【目录】

【正文】

6. series对象及DataFrame对象知识总结

学习时间：20分钟。

1. 导入pandas库

# 导入pandas库并简写为pd
import pandas as pd

2. pd.Series创建Series对象

【语法】

pd.Series(data, index)

• data是必需参数，表示要传递的数据。
• index是可选参数，用于自定义行索引。

data可以是列表、字典等。

2.1 data = 列表

# 导入pandas库并简写为pd
import pandas as pd 

# 传入的数据为列表
data =["赵", "钱", "孙", "李"]
index=['A','B','C','D']

s1 = pd.Series(data,index)
print(s1)

【终端输出】

A    赵
B    钱
C    孙
D    李
dtype: object

2.2 data = 字典

【代码示例】

# 导入pandas库并简写为pd
import pandas as pd 

data = {'A':'赵','B':'钱','C':'孙','D':'李'}
s1 = pd.Series(data)
print(s1)

【终端输出】

A    赵
B    钱
C    孙
D    李
dtype: object

3. s1.index获取索引

【代码示例】

# 导入pandas库并简写为pd
import pandas as pd 

data = {'A':'赵','B':'钱','C':'孙','D':'李'}
s1 = pd.Series(data)
print(s1.index)

【终端输出】

Index(['A', 'B', 'C', 'D'], dtype='object')

4. s1.value获取值

【代码示例】

# 导入pandas库并简写为pd
import pandas as pd 

data = {'A':'赵','B':'钱','C':'孙','D':'李'}
s1 = pd.Series(data)
print(s1.values)

【终端输出】

['赵' '钱' '孙' '李']

5. pd.DataFrame()-创建DataFrame 对象

【语法】

pd.DataFrame(data,index,columns)

• data是必需参数，表示要传递的数据。
• index是可选参数，用于自定义行索引，默认索引为0。
• columns可选参数，用于自定义列索引。默认索引为0。

5.1 data = 列表

# 导入pandas库并简写为pd
import pandas as pd 
# 要传入的数据
data =["赵", "钱", "孙", "李"]
df = pd.DataFrame(data, index=['A','B','C','D'] ,columns = ['姓名'])
print(df)

【终端输出】

  姓名
A  赵
B  钱
C  孙
D  李

5.2 data = 嵌套列表

【代码示例】

# 导入pandas库并简写为pd
import pandas as pd 

data =[["赵","男"] ,["钱", "男"],["孙","女"],["李","女"]]

df = pd.DataFrame(data, index=['A','B','C','D'] ,columns = ['姓名','性别'])
print(df)

【终端输出】

  姓名 性别
A  赵  男
B  钱  男
C  孙  女
D  李  女

5.3 data = 字典

【代码示例】

# 导入pandas库并简写为pd
import pandas as pd

# 创建一个字典，包含要添加到DataFrame的数据
data = {'姓名': ['赵', '钱', '孙', '李'],
        '性别': ["男", "男", "女","女"],
        '年龄': [20, 25, 30, 35]}

# 使用字典数据创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

【终端输出】

  姓名 性别  年龄
0  赵  男  20
1  钱  男  25
2  孙  女  30
3  李  女  35

6. df[‘列索引’]获取特定列的数据

【代码示例】

# 导入pandas库并简写为pd
import pandas as pd

# 创建一个字典，包含要添加到DataFrame的数据
data = {'姓名': ['赵', '钱', '孙', '李'],
        '性别': ["男", "男", "女","女"],
        '年龄': [20, 25, 30, 35]}

# 使用字典数据创建DataFrame对象
print(df)
print("*****姓名列对应的数据*****")
print(df['姓名'])

【终端输出】

  姓名 性别  年龄
0  赵  男  20
1  钱  男  25
2  孙  女  30
3  李  女  35
*****姓名列对应的数据*****
0    赵
1    钱
2    孙
3    李
Name: 姓名, dtype: object

7. 总结