數據框類似於二維的關系表，包含一組有序的列，列與列之間的數據類型可以是不同的，但是單個列的數據類型是相同的。數據框的每一列或每一行都可以認為是一個Series。DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是相同的，把行和列稱作軸（axis），DataFrame是按照軸進行操作的，axis=0表示 ...

復雜的轉換和過濾等操作。 在學習Pandas之前，我們先開啟Python絕佳的瀏覽器學習模式， Ju ...

Index對象負責管理軸標簽、軸名稱等元數據，是一個不可修改的、有序的、可以索引的ndarry對象。在構建Sereis或DataFrame時，所用到的任何數據或者array-like的標簽，都會轉換為一個Index對象。Index對象是一個從索引到數據值的映射，當數據是一列時，Index是列索引 ...

在對Series對象和DataFrame對象進行索引的時候要明確這么一個概念：是使用下標進行索引，還是使用關鍵字進行索引。比如list進行索引的時候使用的是下標，而dict索引的時候使用的是關鍵字。 使用下標索引的時候下標總是從0開始的，而且索引值總是數字。而使用關鍵字進行索引，關鍵字 ...

一、pandas提供兩個常用的數據結構： • Series• DataFrame 二、Series Series 類似於一維數組對象，它是由一組數據（不同數據類型）以及與之相關的（數據標簽）索引組成，用於存儲一行或者一列的數據，（類似於列表，但是有索引） 2.1、如何創建 ...

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 ...

數據框和序列結構中都有軸標簽，軸標簽的信息存儲在Index對象中，軸標簽的最重要的作用是： 唯一標識數據，用於定位數據 用於數據對齊 獲取和設置數據集的子集。 本文重點關注如何對序列（Series）和數據框（DataFrame）進行切片（slice），切塊（dice ...

/操作工具。它已朝着這個目標邁進。 Series的基本概念和創建 　　 Pandas的 ...