1、区别：List 和 Dict 是 Python 的基本数据结构Series 和 DataFrame 是 Pandas 的基本数据结构Array 是 Numpy 的数据结构2、列表（list）python的内置数据类型，list中的数据类不必相同的。一组有序项目的集合。可变的数据类型【可进行增删改查】列表是以方括号“[]”包围的数据集合，不同成员以“,”分隔。n=[1,2,3,4,5,6]3、元
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2023-07-01 11:51:42
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# Python中的Series与List的区别
在数据分析和科学计算中，Python是非常受欢迎的编程语言，尤其是依赖于NumPy和Pandas库的用户。在这两者中，Pandas提供了`Series`这一数据结构，而Python内置的`list`则是更为基础的一种数据结构。本文将探讨它们之间的主要区别，以及何时使用它们的合适场景。
## 1. 数据结构的基本定义
- **List**：Py
原创
2024-10-23 05:38:36
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实习中用到pandas，按需求写一些笔记1.pandas与excel,csv的对应关系pandas里面有两个数据结构，一种是series,对应excel的列；一种是dataframe,对应excel的表2.series类型转换要时刻意识到series 是一列数据，所以python直接的类型转换 int( ) float()这种函数不能用于转换series应该用.astype()方法，比如：&nbs
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2023-11-28 06:08:19
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# Python Series 转化为列表的探讨
在数据分析和处理过程中，Python 的 Pandas 库被广泛使用。Pandas 提供了灵活的数据结构，例如 Series 和 DataFrame，方便我们进行数据的操作。本文将重点探讨如何将 Pandas的 Series 转换为 Python 的列表（list），并将以代码示例进行说明。
## 什么是 Pandas Series？
Pan
原创
2024-10-08 04:53:19
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1. 数字num1.1 数字模块，如math，random>>> import math
>>> math.pi
3.1415926535897931.2 //，地板除 返回一个整数，相当于java，c++的普通 /.>>> 10//3
3
>>> 10/3
3.33333333333333351.3 len()>>
最近编写程序的时候，要经常进行数据类型的切换，做一下简单的总结，有什么不足的地方，大家多多交流哈~~~~1.List：List是一个一维的列表，我们可以利用下标进行值得追踪（不要忘了！python第一个元素的下标从0开始），每个元素可变，类型可变。其方便之处在于可以用append函数进行添加c=[1,2,3,4,5]但是list仅仅支持“+”与“*”的运算，以及比较运算，但我们不能进行复杂的函数运
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2023-09-04 23:22:24
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在研究model近半年的日子里，个人觉得Model Buider中最难的部分当属Model的迭代反复即Iteration，而Iteration中最容易混淆的当属List和Series的概念。今天有幸得到一篇好文章（来自ESRI Geoprocessing Resource Center），结合自己的学习体会，结合例子，总结一下学习体验，望对学习Model Buider的各位有用。上面两个Model
一、列表列表中各元素间是有序的，属于序列类型。列表可以进行元素的 添加，删除，查找，替换 等操作。列表长度没有限制，不需要定义长度，列表中的元素类型可以不同，可以是 字母，数字，集合，列表，元组，字符串等。1.list()函数描述：可以将其它的组合数据类型转化为列表类型，或生成一个空列表。语法：list() -> new empty list 返回一个空列表 list(iterable) -
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2023-09-20 20:41:27
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一. 字典的简单介绍 字典(dict)是python中唯一的一个映射类型.他是以{ }括起来的键值对组成. 在dict中key是 唯一的. 在保存的时候, 根据key来计算出一个内存地址. 然后将key-value保存在这个地址中. 这种算法被称为hash算法 已知的可哈希(不可变)的数据类型: int, str, tuple, bool 不可哈希(可变
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2024-10-26 00:21:41
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1.List： List是一个一维的列表，我们可以利用下标进行值得追踪（不要忘了！python第一个元素的下标从0开始），每个元素可变，类型可变。其方便之处在于可以用append函数进行添加c=[1,2,3,4,5]2.np.array python中的list和array的不同之处 list是列表,可以通过索引查找数值，但是不能对整个列表进行数值运算b=[1,2]
b[1]
Out[97]: 2
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2024-06-10 07:36:23
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apply、aggregate、transform、map傻傻搞不清楚？看这篇就对了 groupby对象的函数
----- apply
在不同分组上应用‘func’函数，然后将结果组合起来。
----- agg/aggregate
聚合(agg/aggregate)在特定轴(列)上应用一或多个操作(函数)
----- transform
调用函数在每个分组
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2024-07-29 11:27:56
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数据分析，如何能错过 Pandas 。现在，数据科学家 Roman Orac 分享了他在工作中相见恨晚的 Pandas 使用技巧。了解了这些技巧，能让你在学习、使用 Pandas 的时候更加高效。话不多说，一起学习一下~Pandas实用技巧用 Pandas 做数据分析，最大的亮点当属 DataFrame。不过，在展示成果的时候，常常需要把 DataFrame 转成另一种格式。Pandas 在这一点
介绍MSChart的常用属性和事件MSChart的元素组成最常用的属性包括ChartAreas：增加多个绘图区域，每个绘图区域包含独立的图表组、数据源，用于多个图表类型在一个绘图区不兼容时。AlignmentOrientation：图表区对齐方向，定义两个绘图区域间的对齐方式。AlignmentStyle：图表区对齐类型，定义图表间用以对其的元素。AlignWithChartArea：参照对齐的绘
# 理解 Python 的 List 和 Pandas Series 的区别
在学习 Python 的过程中，尤其是在数据分析领域，理解 Python 的 list 和 pandas 的 Series 之间的区别是非常重要的一步。这篇文章会带您通过几个简单的步骤来探讨这两者的异同，以及如何在实际编程中应用它们。
## 流程概览
我们将通过以下步骤来进行学习：
| 步骤 | 说明
原创
2024-10-23 05:52:06
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集合集合是无序、无索引的数据集。在Python中，集合用花括号包裹。示例创建集合:thisset = {"自行车", "汽车", "高铁"}print(thisset)复制注意: 集合是无序的，因此项目将以随机顺序出现。访问集合项目不能通过索引来访问集合项，因为集合是无序的，这些项没有索引。但是您可以使用for循环遍历集合项，使用in关键字查询集合中是否存在指定值。示例遍历集合，并打印值:this
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2023-09-25 20:46:57
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1.Series结构Series结构，也称Series序列，是Pandas常用的数据结构之。它是一种类似于一维数组的结构，由一组数据值(value)和一组标签(index)组成，其中标签与数据值具有对应关系。 标签不必是唯一的，但必须是可哈希类型。该对象既支持基于整数的索引，也支持基于标签的索引，并提供了许多方法来执行涉及索引的操作。ndarray的统计方法已被覆盖，以自动排除缺失的数据（目前表示
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2024-02-10 01:50:51
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python pandas行、列求和及累加求和data[‘合计’]=data.apply(lambda x: x.sum(),axis=1) #按列相加各行数data.loc[‘小计’]=data.apply(lambda x: x.sum(),axis=0) #按行相加各列,增加小计，要注意的是小计中变成字符，序列变object要时刻关注data.中type的变化，可以用 data.dtypes
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2023-08-16 09:11:53
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定义：声明中具有一个或者多个类型参数(type parameter)的类或者接口，就是泛型类或者接口。泛型类和接口统称为泛型(generic type)。每种泛型定义一组类型形参(formal type parameters)，这些类型形参有时也被简称为类型参数(type parameter)，例如对于泛型(generic type)List而言，List就是一个参数化的类型(parameteri
第01章 Pandas基础第02章 DataFrame运算第03章 数据分析入门第04章 选取数据子集第05章 布尔索引第06章 索引对齐 第07章 分组聚合、过滤、转换第08章 数据清理 第09章 合并Pandas对象 第10章 时间序列分析 第11章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化In[1]: import pandas as pd
import
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2024-07-28 11:00:26
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“对于复杂数据类型的支持”，可能某些朋友看了这个副标题会想，Atlas访问Web Services方法不是能够方便地支持复杂数据类型吗？为什么还需要单独花笔墨来讲解呢？的确，我在之前的文章《深入Atlas系列：Web Sevices Access in Atlas（3） - 服务器端支持（下）》里也给出了简单的范例来说明Atlas访问Web Services是能够支持复杂数据类型了的。但是，这
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2024-08-23 13:40:53
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