在pandas中,series类似于numpy中的 / 张生荣

浅谈Pandas Series 和 Numpy array中的相同点

相同点: 可以利用中括号获取元素 s[0] 可以的得到单个元素或一个元素切片 s[3,7] 可以遍历 for x in s 可以调用同样的函数获取最大最小值 s.mean() s.max() 可 ...

本文先比较range与arange的异同点,再详细介绍各自的用法,然后列举了几个简单的示例,最后对xrange进行了简单的说明. 1. range与arange的比较 (1)相同点:A.参数的可选性. ...

目录 numpy array与pandas的DataFrame转换 1.numpy的array转换为pandas的DataFrame 2.pandas的DataFrame转换为numpy的array ...

Numpy中提供了concatenate,append, stack类(包括hsatck.vstack.dstack.row_stack.column_stack),r_和c_等类和函数用于数组拼接的 ...

目录零. 维度和轴一.append() 二.concatenate 三.hstack, vstack 四.column_stack, row_stack 五. np.r_, np.c_ 六.总结 ...

目录一.实战场景二.主要知识点三.菜鸟实战 1.创建 python 文件,用Numpy创建Series 2.转换Series的数据类型四.补充 1.创建 python 文件,数据list,变成 ...

正文在对Series对象和DataFrame对象进行索引的时候要明确这么一个概念:是使用下标进行索引,还是使用关键字进行索引.比如list进行索引的时候使用的是下标,而dict索引的时候使用的是关键 ...

目录 1. Series 对象的创建 1.1 创建一个空的 Series 对象 1.2 通过列表创建一个 Series 对象 1.3 通过元组创建一个 Series 对象 1.4 通过字典创建一个 S ...

使用 pd.Series把dataframe转成Series ts = pd.Series(df['Value'].values, index=df['Date']) 使用astype改变列中的值的类 ...

在用pandas包和numpy包对数据进行分析和计算时,经常用到DataFrame和array类型的数据.在对DataFrame类型的数据进行处理时,需要将其转换成array类型,是以下列出了三种转换 ...

如下所示: In [3]: import pandas as pd In [4]: a = pd.Series([1,2,3]) In [5]: b = pd.Series([2,3,4]) In [ ...

Series的map方法可以接受一个函数或含有映射关系的字典型对象. 使用map是一种实现元素级转换以及其他数据清理工作的便捷方式. (DataFrame中对应的是applymap()函数,当然Dat ...

接触pandas之后感觉它的很多功能似乎跟numpy有一定的重复,尤其是各种运算.不过,简单的了解之后发现在数据管理上pandas有着更为丰富的管理方式,其中一个很大的优点就是多出了对数据文件的管理. ...

目录 Series Python numpy对二进制文件输入输出 Series series是一种一维的数组型对象,它包含了一个值序列和一个数据标签 import pandas as pd impor ...

引言本文的目的,是向您展示如何使用pandas来执行一些常见的Excel任务.有些例子比较琐碎,但我觉得展示这些简单的东西与那些你可以在其他地方找到的复杂功能同等重要.作为额外的福利,我将会进行一些 ...

索引和切片一维数组一维数组很简单,基本和列表一致. 它们的区别在于数组切片是原始数组视图(这就意味着,如果做任何修改,原始都会跟着更改). 这也意味着,如果不想更改原始数组,我们需要进行显式的复制 ...

输入:numpy的array 输出:一个一维的平均值array import numpy as np def non_zero_mean(np_arr): exist = (np_arr != 0) ...

目录 1. 什么是 ndarray? ndarray 概念 ndarray 内部关系 2. ndarray 内存结构 ndarray 内存结构 3. ndarray vs list ndarray 特 ...