series和读取外部数据一、为什么要学习pandas？二、pandas常用数据类型1. Series创建1.1 通过列表创建1.2 通过字典创建2. Series切片和索引2.1 根据索引和位置取值2.2 如何知道索引和具体的值三、pandas读取外部数据 一、为什么要学习pandas？numpy已经能够帮助我们处理数据，能够结合matplotlib解决数据分析的问题，那么pandas学习目的
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2023-11-06 14:54:35
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在工作中，总会遇到一些奇葩的表格。刚毕业不久的新同事，将多行多列的数据全部放在一列，需要拆分的数据却放在一个单元格，如果你遇到这种情况，你会怎么做？有时候我们不得不将一列数据转成多列，将一行数据转成多行显示，处理数据杂乱的表格，如何提高自己的工作效率？这就需要我们掌握一些技巧！下面教你4个万能公式模板，直接套用就能进行行列数据的转换。一、一列数据转多列数据。例子：下图中，我们需要将A列的数据转成C
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2024-09-03 14:46:34
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# Python Series 获取索引
在Python中，Series是pandas库中的一种数据结构，它是一种一维的、带有标签的数组。Series可以看作是一个由索引和对应的值组成的键值对集合，类似于字典。通过索引，我们可以在Series中获取对应的值，对数据进行访问和操作。
本文将介绍如何使用Python的pandas库中的Series类来获取索引，并提供一些示例代码来帮助你更好地理解。
原创
2023-09-18 18:06:04
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# Python获取Series大小的深入探讨
在数据处理与分析的领域，Python语言由于其强大的库支持和简洁的语法，一直以来都倍受欢迎。其中，Pandas库作为一种高效的数据处理工具，特别适用于结构化数据。Pandas中的`Series`是一种一维的数组，可以存储任何数据类型，包括整型、浮点型、字符串以及Python对象。在进行数据操作时，获取Series的大小是一个基础而重要的操作。本文将
鱼弦：公众号：红尘灯塔，CSDN博客专家、内容合伙人、CSDN新星导师、51CTO(Top红人+专家博主) 、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构 https://github.com/Peakchen）Python读取Series中奇数行1. 简介
在Python中，Series是pandas库中的一种数据结构，类似于一维数组或带标签的列表。如
原创
2024-04-10 00:09:15
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# 如何实现python读取series中奇数行
## 1. 问题描述
在处理数据时，有时候需要读取series中的奇数行，这样可以更好地筛选和处理数据。下面我将向你展示如何在python中实现这个功能。
## 2. 整体流程
首先我们来看一下整个实现过程的步骤，可以用表格展示如下：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入pandas库 |
| 2 | 创建一个
原创
2024-03-27 03:31:41
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总之，通过利用pandas库的切片和索引特性，可以轻松读取Series中的奇数行数据。在Python中，Series是pandas库中的一种数据结构，类似于
原创
2024-04-19 11:55:26
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# 如何将 Python Series 转换为 DataFrame 并行转列
在数据处理的过程中，Python 的 Pandas 库提供了极为便捷的工具来处理数据。今天，我们将学习如何将一个 Pandas Series 转换为 DataFrame，并实现行转列的操作。这是数据科学和机器学习领域中常见的数据预处理功能。
## 整体流程
我们将通过以下步骤完成这一任务：
| 步骤 | 说明 |
原创
2024-10-27 03:55:24
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在excel表格中，我们会碰到需要把行变成列，或者是把列变成行的情况，
方法一，使用复制，选择性粘贴，置换操作。 gif动画演示教程如下： 步骤： 1，复制需要置换的区域。 2，点击新的，要置换的开始位置。 3，右键选择“选择性粘贴”，勾选置换 4，点击确定就可以了。 后续可以对置换后的内容，进行美化，比如居中，添加边框等操作。简单的说就是穿上好看的衣
I was wondering if there is an equivalent way to add a row to a Series or DataFrame with a MultiIndex as there is with a single index, i.e. using .ix or .loc?I thought the natural way would be somethi
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2023-07-06 23:14:34
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# Python获取Series的乘积
在Python中，Pandas库提供了一个名为Series的数据结构，它类似于一维数组或列表，但具有额外的功能和灵活性。其中，Series对象可以包含不同数据类型的元素，如整数、浮点数、字符串等。
有时候，我们需要计算Series对象中所有元素的乘积，以便得到它们的乘积值。在本文中，我们将介绍如何使用Python获取Series的乘积，并提供相应的代码示
原创
2024-05-10 06:42:29
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# Python获取Series的索引
## 介绍
在Python中，Series是pandas库提供的一种数据结构，类似于一维数组，可以存储任意类型的数据，并且每个数据都有一个与之对应的索引。索引是Series中的标签，可以用来访问特定的数据。
对于刚入行的小白来说，如何获取Series的索引可能是一个难点。本文将以一名经验丰富的开发者的角度，为小白解答这个问题。
## 整体流程
下面是整
原创
2023-10-07 13:28:11
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# 如何在Python Series中添加一行？
在处理数据分析或机器学习任务时，我们经常会使用Python中的pandas库来处理数据。其中，Series是pandas库中的一种数据结构，类似于一维数组，但具有更多的功能。有时候我们需要在Series中添加一行数据，本文将介绍如何实现这个功能。
## 问题描述
假设我们有一个Series对象 `s`:
```python
import p
原创
2024-05-20 06:56:39
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df.loc[len(df)] = [value1, value2, ...]例如:df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})
df.loc[2] = [5, 6]
df
col1 col2
0 1 3
1 2 4
2 5 62. 使用.append()方法 .app
使用Python数据分析，推荐安装Anaconda，建议使用Jupyter Notebook或Jupyter Lab。Python基础 Python3 基本数据类型 | 菜鸟教程Numpy导入import numpy as np创建np.array([1,2,3,4])切片dtype多维数组.T方法：转置，例如原shape为(3,4)/(2,3,4)，转置结果为(4,3)/(4,3,2) → 所以
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2023-11-16 23:25:45
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一、介绍pandas 是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。2. pandas中提供了两种常见的数据类型：一维 Series二维 Data
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2023-07-11 00:04:16
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写在前面：这一篇博文事紧跟着系列的上一篇博文的，由于篇幅的原因才放置在这一篇博文中。索引补充在这里，我先补充一下上一篇博客内容中的索引的内容。 选取行和列。最开始的操作仍然是Python的导入语句。Series的行操作 新建一个Series并且命名为s1。DataFrame的行和列操作首先，渐渐一个DataFrame，并且命名为df。选取DataFrame的行 注意一点，选取列不能用切片，切片只用
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2023-09-01 21:21:46
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1.初识Series对象Pandas中的Series对象是一个带索引数据构成的一维数组。可以用一个数组来创建Series对象：import pandas as pd
data=pd.Series([1,2,3,4,5])
data 从上面的结果中，不难发现Series对象将一组对象和一组索引绑定在一起，我们可以通过values属性和index属性来获取数据。values属性返回的结果与Numpy数
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2023-12-24 18:56:03
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文章目录前言一、正则对象是什么？二、正则表达式基本分类1.普通字符2.元字符总结 前言很开心能和你们一些学习进步，在这一个多月的时间中，是你们让我坚持了下来，完成了python基础课堂编写，不管如何，我们或多或少都会有所收获，到此，基础课堂也就告一段落了。在不久的将来我将会进行爬虫栏目的编写，感兴趣的uu可以提前关注我，让我们继续学习进步！！！一、正则对象是什么？正则对象是在使用正则表达式时创建
今天是4.30号。由于pandas部分内容很多，所以接下来会分多个部分进行学习。这一部分也是pandas学习的第一部分，先了解两种主要的数据结构。import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame因为Series和DataFrame用的次数非常多，所以将其引入本地命名空间中会更方便。(1)SeriesSeries是一种类似与一维数组的对象
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2024-01-11 00:01:26
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