Pandas学习（二）之数据结构

Series

import pandas as pd
#Series
#data=pd.Series(['阿达','nan','20','2000-10-07'],index=['a','b','c','d']) #行值
# data={'姓名':'张三','性别':'男'}  #字典
# data=pd.Series(data)
# print(data['性别'])
# print(data[['姓名','性别']]) #r如果data里面表示的是两个key以上，要用列表的方式表示，类型为pandas中的Series

# list01=['姓名','性别','年龄']
# list02=['张三','男','20']
# data=pd.Series(list02,index=list01)  #前面是值，后面是索引
# print(data)

DataFrame

#DataFrame
data=pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6,],[7,8,9]],columns=['a','b','c'])
# print(data)
#print(data['a'][0])  #前列后行
#print(data.loc[0]['a'])   #前行后列
#print(data.iloc[0][0])   #提供绝对位置，前面是行索引，后面是列索引
#print(data[['a','b']])     #输出多列的值

# dict01={
#     '姓名':['张三','李四','王五'],
#     '年龄':[12,23,41],
#     '兴趣':['乒乓球','篮球','足球']
# }
# data=pd.DataFrame(dict01)
# print(data)
# # print(data.columns)  #输出列的字段名
# # print(data.index)  #输出索引
# #print(data.loc[0]) #返回行数据
# #print(data.loc[1]['姓名'])   #先行索引再列索引
# print(data.loc[0:3])  #索引行值，从start开始，到end-1结束

print(data.fillna(0))  #自动填充空值的地方，这里是0
print(data.replace('张三','李四'))
print(data.unique) #查看唯一值，去重
print(data.reset_index(drop=True))   #用户定义的索引值直接被删除，变回默认索引
print(data.reset_index(drop=False))   #索引会被还原成普通列