為您找到相關(guān)結(jié)果434,075個(gè)
pandas中Series運(yùn)算匯總(算術(shù)、比較和邏輯運(yùn)算)_python_腳本之家
在Python的Pandas庫(kù)中,Series對(duì)象支持多種運(yùn)算操作,這些包括算術(shù)運(yùn)算、比較運(yùn)算和邏輯運(yùn)算等。下面,我將分別演示這些運(yùn)算的代碼示例,并提供相應(yīng)的場(chǎng)景說(shuō)明。 1. 算術(shù)運(yùn)算 算術(shù)運(yùn)算包括加、減、乘、除等基本運(yùn)算。Pandas允許對(duì)Series進(jìn)行這些運(yùn)算,同時(shí)自動(dòng)對(duì)齊不同Series之間的索引。 Series長(zhǎng)度相同時(shí) 示例代碼:
www.dbjr.com.cn/python/323306l...htm 2025-5-22
pandas中Series的使用方式_python_腳本之家
如果想要統(tǒng)計(jì)每個(gè)值重復(fù)的次數(shù),可以使用value_counts()方法,這個(gè)方法會(huì)返回一個(gè)Series對(duì)象,它的索引就是原來(lái)的Series對(duì)象中的值,而每個(gè)值出現(xiàn)的次數(shù)就是返回的Series對(duì)象中的數(shù)據(jù),在默認(rèn)情況下會(huì)按照出現(xiàn)次數(shù)做降序排列。 1 2 ser3=pd.Series(data=['apple','banana','apple','pitaya','apple','pitaya','duri...
www.dbjr.com.cn/python/298440f...htm 2025-5-29
關(guān)于數(shù)據(jù)分析Pandas的Series用法總結(jié)_python_腳本之家
obj=Series({‘a(chǎn)':1,‘b':2, ‘c':3, ‘d':4}) obj 總結(jié): 比較推薦使用方法2,是因?yàn)榉椒?中沒有對(duì)應(yīng)index(index中的元素個(gè)數(shù)要跟數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)相同)的限制,這樣方法2就會(huì)比較自由 創(chuàng)建成功之后,下一步就是取值,Series可通過(guò)索引和切片的方法進(jìn)行取值 三、Series的索引和切片 索引是為了獲取具體的值,而切片...
www.dbjr.com.cn/python/291352g...htm 2025-6-6
Pandas的Series結(jié)構(gòu)及常用操作實(shí)例_python_腳本之家
pandas的核心 pandas 和核心是 Series 和 Dataframe 兩大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),數(shù)據(jù)分析的所有事務(wù)都是圍繞這兩種結(jié)構(gòu)進(jìn)行的。Series 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是用于儲(chǔ)存一個(gè)序列的一維數(shù)組,DataFrame 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是用于存儲(chǔ)復(fù)雜數(shù)據(jù)的二維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。 結(jié)構(gòu) Series 類似于一維數(shù)組。內(nèi)部是由兩個(gè)相互關(guān)聯(lián)的數(shù)組組成的,一個(gè)數(shù)組存放數(shù)據(jù)(值value),一個(gè)數(shù)組...
www.dbjr.com.cn/python/291330f...htm 2025-6-6
關(guān)于Series的index的方法和屬性使用說(shuō)明_python_腳本之家
Series.str并不是Python原生字符串,而是自己的一套方法,不過(guò)大部分和原生str很相似; 2.一些常用方法的使用舉例 ①切分字符串,split() 1 2 3 4 5 6 # (1)把DataFrame列中字符串以','分隔開,每個(gè)元素分開后存入一個(gè)列表里 series=data['列名'].str.split(',') ...
www.dbjr.com.cn/python/288213o...htm 2025-6-5
Pandas中Series的創(chuàng)建及數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換_python_腳本之家
1、創(chuàng)建 python 文件,用Numpy創(chuàng)建Series 1 2 3 4 5 6 7 #用Numpy創(chuàng)建Series importnumpy as np importpandas as pd s=pd.Series( np.arange(10,100,10),# 數(shù)值:10~90,間隔10 index=np.arange(101, 110), # 索引:101~109,間隔1,不包含最后一個(gè)數(shù)字 dtype='float' # 類型:float64 ...
www.dbjr.com.cn/article/2603...htm 2025-5-14
詳解pandas中Series()和DataFrame()的區(qū)別與聯(lián)系_python_腳本之家
series,只是一個(gè)一維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它由index和value組成。 dataframe,是一個(gè)二維結(jié)構(gòu),除了擁有index和value之外,還擁有column。 聯(lián)系: dataframe由多個(gè)series組成,無(wú)論是行還是列,單獨(dú)拆分出來(lái)都是一個(gè)series。 代碼演示: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 ...
www.dbjr.com.cn/article/2723...htm 2025-6-6
Python Pandas教程之series 上的轉(zhuǎn)換操作_python_腳本之家
# 使用 astype 轉(zhuǎn)換 series 數(shù)據(jù)類型的 Python 程序 # importing pandas module importpandas as pd #從 url 讀取 csv 文件 data=pd.read_csv("nba.csv") # 刪除空值列以避免錯(cuò)誤 data.dropna(inplace=True) # 在轉(zhuǎn)換之前存儲(chǔ) dtype before=data.dtypes ...
www.dbjr.com.cn/article/2628...htm 2025-5-24
Pandas Series如何轉(zhuǎn)換為DataFrame_python_腳本之家
這里的month為一個(gè)series對(duì)象: 1 2 type(month) pandas.core.series.Series 它的index為月份,values為數(shù)量,下面將這兩列都轉(zhuǎn)換為DataFrame的columns。 1 2 3 importpandas as pd dict_month={'month':month.index,'numbers':month.values} df_month=pd.DataFrame(dict_month) ...
www.dbjr.com.cn/python/295199w...htm 2025-5-18