Pandas Pandas 可以說是人見人愛。如果說 Nympy 還有些陽春白雪的話，那么 Pandas 就更接地氣！ 通過帶有標簽的列和索引，Pandas 使我們可以以一種所有人都能理解的方式來 ...

Series 從 numpy 數組創建，並指定索引值 如果沒有指定索引，則默認會創建從 0 到 N-1 的數組作為索引值，這里的 N 是 Series 的長度（即它所包含的元素個數）： 通過索引訪問元素 從字典中創建 字典中的鍵將會作為索引值，字典中的值將會作為元素值 ...

1、Series 　　可以直接用Series['索引名']：obj['a'] 　　 　　也可以使用obj.a 　　loc和iloc同樣適用 　　 2、DataFrame 　　 　　使用DataFrame['列索引名']或者DataFrame.列索引 ...

目錄 Pandas Pandas 安裝並使用 安裝 使用 Series 對象 Series 對象創建 用 list 創建 用 dict 創建 用 ndarray 創建 ...

一、pandas核心數據結構：Series 理解：Series可以理解為一個一維的數組，只是index可以自己改動。類似於定長的有序字典，有Index和value。創建的方法統一為：pd.Series(data,index=) 1）打印的時候按照index賦值的順序 ...

1.dataframe轉成numpy array 把Pandas中的dataframe轉成numpy中的array df=df.values 2.series和dataframe轉換 import pandas as pd //y_pred是ndarray //將ndarray轉為 ...

剛接觸pandas不久，在處理特征時，碰到一個惡心的問題：用groupby聚合后，之前的dataframe對象變成了series對象，聚合的字段變成了索引index，導致獲取這些字段時很麻煩，后面發現reset_index()這個函數，兼職完美的解決了我的需求。 元素 ...

之前已經學過DataFrame與DataFrame相加,Series與Series相加,這篇介紹下DataFrame與Series的相加: 首先將Series的索引值和DataFrame的索引值相匹配, s[0] 是 1 , df[0] 是 [10,20,30,40 ...