这篇文章将为大家详细讲解有关Python中Pandas数据结构的示例分析，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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Series

Series 类似一维数组，由一组数据及一组相关数据标签组成。使用pandas的Series类即可创建。

import pandas as pd
s1 = pd.Series(['a', 'b', 'c,', 'd'])
print(s1)

#输出： 0   a 
#   1   b
#   2   c
#   3   d
#   dtype: object

上面是传入一个列表实现，上面的0，1，2，3就是数据的默认标签。另外可以通过index属性自定义标签。

s2 = pd.Series(['1', '2', '3,', '4'],index=['a', 'b', 'c,', 'd']) # index设置自定义索引
print(s2)

另外Series还可以通过字典传参。

s3 = pd.Series({'a':1,'b':2})
print(s3.values) # 通过values获取它的值

DataFrame

DataFrame是由一组数据和一组索引组成的数据结构,有行索引和列索引。和excel类似，是一种表格型数据结构。下面的就是一种简单的DataFrame数据格式

   技能 
 0  python 
 1  Java

DataFrame类中可传入列表实例化一个dataframe的表格数据对象，此时行和列索引默认都是0.常见的是传入嵌套的列表，嵌套的里面的列表也可以是元祖，如果不指定索引行列索引都是从0，1开始自增，并可以通过columns、index自定义的列索引和行索引。详见下面的代码。

import pandas as pd
df2 = pd.DataFrame([('a','A'),('b','B'),('c','C'),('d','D')]) # 传一个嵌套列表,嵌套里的数据可以是元祖，也可是列表
print(df2)

输出的格式如下：

  0   1 

0  a  A 

1  b  B 

2  c  C 

3  d  D

df3 = pd.DataFrame([('a','A'),('b','B'),('c','C'),('d','D')],columns=['小写','大写'])
print(df3)

  小写 大写 

0 a    A

1 b    B

2 c    C

3 d    D

DataFrame类中也可传入字典来实例化一个dataframe的表格数据对象,此时字典的key就相当于列索引，此时行索引默认还是从0开始，另外也可通过 index来自定义列索引。

关于“Python中Pandas数据结构的示例分析”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。

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