pandas见面记

根据个人的使用场景记录一些pandas的使用方法。

---

实验一
1、通过传递字典的方式创建df，数据结构是DataFrame

import pandas as pd
import numpy as np
df1=pd.DataFrame({"name":["z","l","q","w"],"old":[12,23,43,12]})
print(df1)

注：这里的两个list必须长度一致，否则报错

2、通过传字典或者list的方式创建df，注意这里的是Series

import pandas as pd
import numpy as np
gdp1=pd.Series([1,2,3,4])
gdp2=pd.Series({"背景":24,"广东":34})
print(gdp1)
print(gdp2)
print(gdp1.mean())
print(gdp2.mean())

上述字典类似但是由于Series和DataFrame的原因，创建的df表格不一样！DataFrame中的字典的值为列表~
3、数据库中读取
待补充
4、从本地文件中读取，如excel、CSV
待补充

---

实验二
1纵向合并表格
默认按照第一列合并，这里是“背景”，如果需要可以指定一列

import pandas as pd
import numpy as np
gdp1=pd.DataFrame({"背景":[1,7,112,3,4,1.5,6,2],"广东":[4,5,7,6,3,1,34,5]})
gdp2=pd.DataFrame({"背景":[12,3,4,1.5,6,2],"东莞":[45,76,3,1,34,5]})
gdp3=pd.concat([gdp1,gdp2])
print(gdp3)