作者：Zarten 知乎专栏：python数据分析与挖掘深入详解 知乎ID： Zarten 简介： 互联网一线工作者，尊重原创并欢迎评论留言指出不足之处，也希望多些关注和点赞是给作者最好的鼓励 ！概述pandas作为数据分析强大的库，是基于numpy数组构建的，专门用来处理表格和混杂的数据。pandas中最主要的两个数据结构就是：Series和DataFrame。接下来讲
在数据处理过程中，我们常常会遇到需要将 `pandas` 库中的 Series 转换为 DataFrame 的场景。这种操作能够有效地组织和处理数据，尤其是当我们需要将多组相关数据进行整合时。接下来，我将为大家梳理一下如何高效且规范地进行这一转换，确保理解每个步骤的意义和细节。
### 备份策略
为了处理可能出现的数据损失，我们的备份策略采用了一种多层存储结构。我们可以使用思维导图来清晰地展现这
Series一维，DataFrame二维，是pandas的核心Series的创建方法一：用ndarray创建,传递一个列表或数组
s = Series(data = np.random.randint (0,150,size = 10),index =list('abcdefghij'),name = 'python')
'''Out[4]:
a 106
b 98
c 75
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2024-05-02 16:43:50
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Action 操作collect() ,返回值是一个数组，返回dataframe集合所有的行
collectAsList() 返回值是一个java类型的数组，返回dataframe集合所有的行
count() 返回一个number类型的，返回dataframe集合的行数
describe(cols: String*) 返回一个通过数学计算的类表值(count, mean, stddev, min,
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2024-07-29 20:41:57
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起步pandas是一种Python数据分析的利器，是一个开源的数据分析包，最初是应用于金融数据分析工具而开发出来的，因此pandas为时间序列分析提供了很好的支持。pandas是PyData项目的一部分。 安装与导入安装方式 Python的Anaconda发行版，已经安装好pandas库，不需要另外安装 使用Anaconda界面安装，选择对应的pandas进行勾选安装即可 使用Anaco
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2024-06-13 21:51:28
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在使用pandas的时候，经常要对DataFrame的某一列进行操作，一般都会使用df["xx"].str下的方法，但是都有哪些方法呢？我们下面来罗列并演示一下。既然是df["xx"].str，那么xx这一列必须是字符串类型，当然在pandas里面是object，不能是整形、时间类型等等。如果想对这些类型使用的话，必须先df["xx"].astype(str)转化一下，才能使用此方法。数据集数据如
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2024-04-01 17:36:50
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pandas主要有两个数据结构：series和dataframe一、序列import numpy as np
import pandas as pd
obj = pd.Series([2,1,4,3])
obj.values ##序列的值
obj.index ##序列的索引
obj[2]
obj2 = pd.Series([4,3,5,2],index = ['a','b','c','
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2023-07-21 12:33:33
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之前介绍的Numpy适合处理同质型的数值类数组数据，而pandas是用来处理表格型或者异质性数据。这篇博文主要是来简要介绍pandas的两个常用的工具数据结构：Series和DataFrame。 文章目录SeriesDataFrame SeriesSeries是一维的数组型对象，包含一个值序列，并且包含了数组标签，称为索引。可以被认为是一个长度固定且有序的字典。pandas中标记缺失值或NA值的方
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2024-01-14 20:17:41
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这是一篇机器学习的介绍，本文不会涉及公式推导，主要是一些算法思想的随笔记录。 适用人群：机器学习初学者，转AI的开发人员。 编程语言：Python自己在项目中经常用到pandas，尤其是数据分析与数据预处理这两部分，自己最直接的感受就是pandas像是SQL+excel,当然，pandas的功能远不止这些。DataFrame和Series的区别DataFrame和Series是Pandas的两大基
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2024-06-15 15:06:05
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我们先要了解，pandas是基于Numpy构建的，pandas中很多的用法和numpy一致。pandas中又有series和DataFrame，Series是DataFrame的基础。pandas的主要功能：具备对其功能的数据结构DataFrame，Series集成时间序列功能提供丰富的数学运算和操作灵活处理缺失数据，处理NaN数据（******）一、SeriesSeries是一种类似于一维数组的
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2024-03-19 15:40:21
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pandas中主要有两种数据结构：Series 和 DataFrame。 Series 是带有轴标签（索引）的一维数组。 DataFrame 是二维表格数据，有行索引也有列索引，可以看作是扩展的 Series。 文章目录Series 和 DataFrame 的区别Series 数据构建Series 数据读取Series 排序、缺失值 Series 和 DataFrame 的区别我们可以通过下面的例
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2024-04-25 16:51:36
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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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DataFrame和Series赋值的性能优化结论DataFrame最好直接进行重构赋值新变量，而不做修改删除等操作。因为两者量级一旦起来存在极大时间差异。背景工作场景中，生产环境的linux系统 与 本地windows对比，发现有时间方面差异。本身0.3s能在windows匹配出来的数据，在linux中却1s匹配。那么，在生产环境的服务器性能优于自己电脑，却产生这样子情况，故进行问题查找。时间装
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2024-03-19 09:42:12
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一、Pandas库 与我们之前用到的NumPy库以及我们之后会用到的Matplotlib等库一样，Pandas库也是一个被大家广泛使用的一个第三方库。大家主要用它来进行数据分析的操作，这也是为什么我们这门课要来学习它的原因之一。在Pandas库中我们经常会跟它其中的两种数据类型打交道：Series和DataFrame。相比于我们上一章学习的数组，Series和DataFrame最明显的特点在于它们
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2024-05-27 22:10:16
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文章目录Pandas的数据结构SeriesDataFrame索引对象基本功能重建索引对于Series对于DataFrame删除轴上的条目对Series对DataFrame如果想直接修改原数据索引，选择与过滤直接选择对于Series对于DataFrame通过loc和iloc选择数据算术和数据对齐直接算术使用填充值的算术方法DataFrame和Series之间的操作 Pandas的数据结构Serie
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2023-06-14 19:10:37
2653阅读
# 从DataFrame转换为Series
## 整体流程
首先，我们需要明确DataFrame和Series的概念。DataFrame是一种二维数据结构，类似于电子表格或SQL表格，而Series是一维标记数组。在Python中，我们通常使用pandas库来处理数据，通过pandas库可以很方便地将DataFrame转换为Series。
下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-05-08 05:00:54
226阅读
1、定义DataFrame 是 Pandas 中一种二维表格数据结构，它类似于关系型数据库中的表格或 Excel 中的电子表格，能够存储具有行标签和列标签的数据。DataFrame可以理解为多个由 Series 序列组成的字典，每个序列（也就是每一列）都有自己的名称，并且所有序列的长度必须相等。每列的数据类型可以不同，列名可以自定义，同时也支持行索引。Series 详见 Series的应用Data
这里是数据合并与连接的几种方法，分别为 merge、join、concat 和 append目录一、连接列：（一）merge1.基于列使用 how=' ' 定义连接方法，并使用 on=' column_name' 作为连接键2.基于索引（二）join（三）concat二、连接行（一）concat（二）a
3.7 合并数据集：Concat与Append操作 将不同的数据源进行合并是数据处理中最常见的操作，包括将两个不同数据集简单地拼接，也包括处理有重叠字段的数据集。Series与DataFrame都具备这类操作，Pandas的函数与方法让数据合并变得更加快速.In [1] :import numpy as np
import pandas as pd 为了简单起见，定义一个能够创建DataFr
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2024-04-03 09:41:17
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文章目录Pandas数据类型创建Series数据列表获取Series对象的值创建DataFrame表格型数据结构获取DateFrame对象的值Series数据运算方法数据筛选缺失值处理拼接concat函数merge函数 数据分析流程：了解Python基础知识->获取数据源->数据预处理->数据筛选->数值操作->数据运算->时间序列->数据分组->
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2023-11-10 00:37:24
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