Python数据分析-pandas-创建数据结构

Series对象

Series是一种类似于NumPy模块创建的一维数组的对象，与一维数组不同的是，Series对象不仅包含数据元素，还包含一组与数据元素对应的行标签。

import pandas as pd
a = pd.Series(['A','B','C','D'])
print(a)

结构中的每个元素都有一个行标签，其值默认为从0开始的数字序列

使用Series对象的参数index传入元素的行标签列表

import pandas as pd
a = pd.Series(['A','B','C','D'],index=['1','2','3','4'])
print(a)

基于字典创建数据结构

import pandas as pd
a = pd.Series({'1':'A','2':'B','3':'C','4':'D'})
print(a)

字典的键（key）是数据结构元素的行标签，字典的值（value）则是数据结构的元素。

DataFrame对象

DataFrame是一种二维的数据结构对象，用该对象创建的数据结构在形式上类似于Excel表格。

import pandas as pd
a = pd.DataFrame([['A','a'],['B','b'],['C','c'],['D','d']])
print(a)

通过设置参数columns和index来分别自定义行标签和列标签。

import pandas as pd
a = pd.DataFrame([['A','a'],['B','b'],['C','c'],['D','d']],columns=['A','B'],index=[1,2,3,4])
print (a)

基于字典创建数据结构

import pandas as pd
a = pd.DataFrame({'A':['A','B','C','D'],'B':['a','b','c','d']},index=[1,2,3,4])
print (a)