浅谈python的dataframe与series的创建方法

yipeiwu_com7年前Python基础

如下所示:

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd

def main():
 s = pd.Series([i*2 for i in range(1,11)])
 print type(s)
 print (s)

 dates = pd.date_range("20170301",periods=8)
 df = pd.DataFrame(np.random.randn(8,5),index=dates,columns = list("ABCDE"))
 print df

if __name__ == '__main__':
 main()

结果如下:

D:\Anaconda2\python.exe E:/pypractice/DataAnalysis/pandasTest.py
<class 'pandas.core.series.Series'>
0  2
1  4
2  6
3  8
4 10
5 12
6 14
7 16
8 18
9 20
dtype: int64
     A   B   C   D   E
2017-03-01 -0.746429 -0.540836 1.884101 0.607853 -0.367707
2017-03-02 1.172848 -0.482583 0.175146 -0.181268 -1.304475
2017-03-03 -0.416664 1.784968 1.767710 -1.157681 -0.909744
2017-03-04 -0.830197 -0.282451 0.543764 0.900877 0.553631
2017-03-05 -0.614170 -0.371306 0.553044 -0.054903 1.322286
2017-03-06 0.276449 -0.815241 -0.687530 0.514781 -0.823963
2017-03-07 0.939306 0.494661 -0.342454 -0.125811 -1.555909
2017-03-08 0.204852 0.006475 -0.625082 1.012985 0.447710


Process finished with exit code 0

以上这篇浅谈python的dataframe与series的创建方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

使用Python如何测试InnoDB与MyISAM的读写性能

使用Python如何测试InnoDB与MyISAM的读写性能

前言 由于近期有个项目对系统性能要求很高,技术选型上由于种种原因已经确定使用Mysql数据库,接下来就是要确定到底使用哪种存储引擎。我们的应用是典型的写多读少,写入内容为也很短,对系统的...

python 正则式使用心得

1.match() 从开始位置开始匹配 2.search() 任意位置匹配,如果有多个匹配,只返回第一个 3.finditer() 返回所有匹配 4.每次匹配,都是尽量最大匹配。例如:...

python如何给字典的键对应的值为字典项的字典赋值

问题 1:需要得到一个类似{“demo”:{“key”:”value”}}这样格式的字典dic。 dic = dict() dic_temp = dict() dic_temp =...

python获取当前文件路径以及父文件路径的方法

python获取当前文件路径以及父文件路径的方法

#当前文件的路径 pwd = os.getcwd() #当前文件的父路径 father_path=os.path.abspath(os.path.dirname(pwd)+os.p...

基于python实现自动化办公学习笔记(CSV、word、Excel、PPT)

1、CSV (1)写csv文件 import csv def writecsv(path,data): with open(path, "w") as f: wri...