列表概念列表又称：list是处理一组有序项目的数据结构，即你可以在一个列表中存储一个序列的项目。List（列表） 是 Python 中使用最频繁的数据类型。列表可以完成大多数集合类的数据结构实现。列表用 “ [ ] " 标识。是python最通用的复合数据类型，它支持字符，数字，字符串甚至可以包含列表（所谓嵌套）。列表中的值得分割，也可以用到变量[头下标:尾下标]，又称切片
1. series结构Series 结构，也称 Series 序列，是 Pandas 常用的数据结构之一，它是一种类似于一维数组的结构，由一组数据值（value）和一组标签组成，其中标签与数据值之间是一一对应的关系。Series 可以保存任何数据类型，比如整数、字符串、浮点数、Python 对象等，它的标签默认为整数，从 0 开始依次递增。1.1 创建Series对象Pandas 使用 Serie
pandas 中的核心对象是 Series 和 DataFrame，这一节主要介绍如何创建这两种对象。import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt1.SeriesSeries 是 pandas 中暴露给我们使用的基本对象，它是由相同元素类型构成的一维数据结构，同时具有列表和字典的属性（字典的属性由索引赋
Pandas 是一个开源的 Python 库，专为数据处理和分析任务而设计；它提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具，使得在 Python 中进行数据科学变得简单高效；Pandas 基于 NumPy，因此可以与许多其他基于 NumPy 的库（如 SciPy 和 scikit-learn）无缝集成；Pandas 中的两个主要数据结构Series，一个一维带标签的数组，可存储整数、浮点数、字符串等
pandas中的series和dataframe数据类型的基本用法。 一、SeriesPandas的核心是三大数据结构：Series、DataFrame和Index。绝大多数操作都是围绕这三种结构进行的。Series是一个一维的数组对象，它包含一个值序列和一个对应的索引序列。 Numpy的一维数组通过隐式定义的整数索引获取元素值，而Series用一种显式定义
Pandas是基于NumPy的一个常用库。之所以如此，是因为不论是读取还是处理数据，用它都非常简单。
1，pandas基本数据结构
Pandas有两种自己独有的基本数据结构。
pandas虽然有两种数据结构，因为他是Python的一个库，所以Python的数据类型在这里依然适用，同样还可以使用类自己定义数据类型。
Series和
DataFrame
基本的导
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2023-10-11 20:13:29
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Series类型前言一、Series是什么？二、创建Series对象1.语法2.创建一个空对象3.从标量值创建4.从python列表创建5.从ndarray创建6.从字典类型创建7.从其他函数创建三、Series类型的基本操作1.获得所有索引和值2.获取单个或一组值（1）访问单个值（2）访问多个值3.可以对Series进行NumPy数组运算4.可以对Series进行算数运算5.Series的修改
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2023-10-08 19:09:32
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pandas中的Series对象import pandas as pdimport numpy as npfrom pandas import Seriesfanda
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2022-09-13 15:05:21
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目录简介常用命令sadd .....smembers 取出该集合的所有值sismember scard返回该集合的元素个数。srem .... 删除集合中的某个元素。spop 随机从该集合中吐出一个值。srandmember 随机从该集合中取出n个值。不会从集合中删除 。smove value把集合中一个值从一个集合移动到另一个集合sinter 返回两个集合的交集元素。sunion 返回
pandas概述pandas是python第三方库，提供高性能易用数据类型和分析工具pandas基于numpy实现，常与numpy和matplotlib一同使用pandas中有两大核心数据结构：Series（一维数据）和DataFrame（多特征数据，既有行索引，又有列索引）。series
series是一维数组，跟numpy中的一维array类似。series、numpy中的一维array
Echarts创建一个网页中可以创建多个echarts图例。一个DOM节点可作为echarts的渲染容器。每个DOM节点只能放一个echarts实例。series 系列一个系列至少包含的要素为：一组数值，图表类型（series.type），以及其他的关于这些数据如何映射成图的参数。图表类型echarts中的图表类型主要为：line-折线，bar-柱状图，pie-饼图，scatter-散点图，gra
1. Series相当于数组numpy.array类似s1=pd.Series([1,2,4,6,7,2])
s2=pd.Series([4,3,1,57,8],index=['a','b','c','d','e'])
print s2
obj1=s2.values
# print obj1
obj2=s2.index
# print obj2
# print s2[s2>4]
# prin
1.Pandas的数据结构 SeriesPandas Series 类似表格中的一个列（column），类似于一维数组，可以保存任何数据类型。Series 由索引（index）和列组成，函数如下：pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)参数说明：data：一组数据(ndarray 类型)。index：数据索引标签，如果不指定，默认从 0 开始。d
5.2.1 Series介绍Series是一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。Series对象除了支持使用位置作为下标存取元素之外，还可以使用索引标签作为下标存取元素，这个功能与Python的字典
Pandas模块1.非常强大的python数据分析包
2.基于numpy构建的 所以你学习起来会有一种似曾相识的感觉
3.pandas奠定了python在数据分析领域的一哥地位主要功能1 具有两大非常灵活强大的数据类型
Series
DataFrame
2.集成时间模块
3.提供丰富的数学运算和操作(基于Numpy)
4.针对缺失数据操作非常灵活导入方法导入pandas，约定俗成的导入语
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2023-10-26 12:23:55
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概要pandas操作表格库pandas模块简介pandas两大数据结构（Series、DataFrame） 详细pandas模块简介pandas基于numpy构建，让Python语言成为使用最广泛且功能最强大的数据分析语言，其针对表格文件的操作有大优势。pandas主要功能 1、具备诸多功能的两大数据结构——Series、DataFrame >>>&nbs
pandas的Series的数据用于低维的，且数据烈性必须一致#string.ascii_uppercase 以A-J为索引生成Series数据类型t
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2023-02-02 10:13:45
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【问题一】 str对象方法和df/Series对象方法有什么区别？str.replace针对的是object类型或string类型，默认是以正则表达式为操作，目前暂时不支持DataFrame上使用 .replace针对的是任意类型的序列或数据框，如果要以正则表达式替换，需要设置regex=True，该方法通过字典可支持多列替换【问题二】 给出一列string类型，如何判断单元格是否是数值型数据？无
2.4 Series 操作Pandas 主要提供的数据结构为：Series：一维数组，与 Numpy 中的一维数组 (array) 类似，二者与 Python 基本的数据结构列表 (List) 也很相近，其区别是：List 和 Series 中的元素可以是不同的数据类型，而 Array 中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。Time - Series：以时间为索引的
建一个Seriesfrom pandas import Series,DataFrameobj=Series(range(3),index=['a','b','c'])obj
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2023-01-13 00:35:53
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