python 库整理：pandas

 Dataframe的行索引是index 列索引是columns 我们可以在创建Dataframe时指定索引的值 重新排序各个列

import pandas as pd
data [{1: a ,2: b },
 {1: c ,4: d }]
f1 pd.Dataframe(
 data,
 index [2016,2021],
 columns [4,3,2,1])
f1

每一列是一个series 他们公用一个index 用许多dataframe构建一个dataframe

a1 { a :1, b :2}
a2 { a :3, c :3}
x pd.Series(a1)
y pd.Series(a2)
df1 { first :x, second :y}
pd.Dataframe(df1)

感觉评论区的提醒~

Dataframe的value部分是这个二维数组 同时可以人为设定columns和index

import pandas as pd
a [[1,2],[3,4]]
pd.Dataframe(a,columns [ a , b ],index [ 2021 , 2022 ])

数据类型

行标签的集合

列标签集合

dataframe所有的值

一维数组 类似于numpy里面的ndarray

可以为数据自定义标签 索引 通过索引来访问数据中数据

a {1: a ,2: b }
x pd.Series(a)
print(x)
dtype: object
 

先value后index(key)

a [1,2]
b [ a , b ]
x pd.Series(a,b)#先value再key
dtype: int64
 

a [1,2]
b [ a , b ]
x pd.Series(b,a)#先value再key
print(x)
dtype: object