【Analyse et visualisation des données】 Compréhension approfondie des séries et DataFrame

Peut être compris comme une série de
DataFrame unidimensionnels bidimensionnels (plusieurs séries)

import numpy as np
import pandas as pd

data = {'name':['zhangsan','lisi','wangwu','wangma','zhaoliu'],
       'age':[11,12,13,14,14,],
       'tel':[158,169,173,158,110]}

Séries

s1 = pd.Series(data['name'])
s1

0    zhangsan
1        lisi
2      wangwu
3      wangma
4     zhaoliu
dtype: object

# values返回array类型
s1.values

array(['zhangsan', 'lisi', 'wangwu', 'wangma', 'zhaoliu'], dtype=object)

# index默认类型数字
s1.index

RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)

# 初始化定义索引
s1 = pd.Series(data['name'],index=['A','B','C','D','E'])
s1

A    zhangsan
B        lisi
C      wangwu
D      wangma
E     zhaoliu
dtype: object

# 索引类型为自定义的效果
s1.index

Index(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], dtype='object')

Trame de données

# 通过字典创建数据框
df1 = pd.DataFrame(data)
df1

	Nom	âge	tel
0	Zhangsan	11	158
1	lyse	12	169
2	wangwu	13	173
3	wangma	14	158
4	zhaoliu	14	110

# 取一列
df1['name']

0    zhangsan
1        lisi
2      wangwu
3      wangma
4     zhaoliu
Name: name, dtype: object

# 数据框某一列的类型为Series
type(df1['name'])

pandas.core.series.Series

# 访问一行(generator生成器->for循环取行数据)
df1.iterrows()

<generator object DataFrame.iterrows at 0x11757d950>

# 每一行的类型class 'tuple' 长2(行两部分组成：索引int型，内容Series型)
for row in df1.iterrows():
    print(row),print(type(row)),print(len(row))
    print(row[0],row[1])
    print(type(row[0]),type(row[1]))
    break

(0, name    zhangsan
age           11
tel          158
Name: 0, dtype: object)
<class 'tuple'>
2
0 name    zhangsan
age           11
tel          158
Name: 0, dtype: object
<class 'int'> <class 'pandas.core.series.Series'>

# 组合Series创建DataFrame
s1 = pd.Series(data['name'])
s2 = pd.Series(data['age'])
s3 = pd.Series(data['tel'])

# 效果是原数据转置
df_new = pd.DataFrame([s1,s2,s3],index=['name','age','tel'])
df_new

	0	1	2	3	4
Nom	Zhangsan	lyse	wangwu	wangma	zhaoliu
âge	11	12	13	14	14
tel	158	169	173	158	110

# 转置
df_new = df_new.T
df_new

	Nom	âge	tel
0	Zhangsan	11	158
1	lyse	12	169
2	wangwu	13	173
3	wangma	14	158
4	zhaoliu	14	110

df1

	Nom	âge	tel
0	Zhangsan	11	158
1	lyse	12	169
2	wangwu	13	173
3	wangma	14	158
4	zhaoliu	14	110