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資訊專欄INFORMATION COLUMN

使用基礎(chǔ)pypandas Series與Dataframe與num進行二次輸出案例

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  小編寫這篇文章的主要目的,主要是給大家來做一個介紹,介紹關(guān)于python pypandas中的相關(guān)案例解讀,解讀一下Dataframe與num,該怎么進行二次輸出呢?下面給大家詳細的解答下。


  Series


  series是一種一維的數(shù)組型對象,它包含了一個值序列和一個數(shù)據(jù)標簽


  import pandas as pd
  import numpy as np


  創(chuàng)建第一個series:


  s1=pd.Series([4,7,-5,3])#創(chuàng)建一個series,索引為默認值
  print(s1)

01.png

  通過簡單的一個傳入數(shù)組,就可以形成一個一維的數(shù)據(jù)表格


  獲取序列的值和標簽序列,應(yīng)該如何去做?

02.png

  我們在想這樣一個問題,這個序列標簽是默認的0....,如果我們需要自己去定義那應(yīng)該怎么辦?

03.png

  然后我們就可以通過索引去獲取相應(yīng)的值了


  series可以看做一個定長的字典,有序的字典,這個和Python內(nèi)部的不一樣,因為它是無序的

04.png

  有時候我們已經(jīng)有了一個字典,但是里面元素過于多,我只想要我要的數(shù)據(jù),這個時候可以使用這個屬性:pd.Series(data,index=indexs),datahi一個字典類型的數(shù)據(jù)集,indexs是我們需要的數(shù)據(jù)的鍵,我們可以把它組成一個列表然后,既可以提取又可以展示

05.png

  如何自己確定行和列的標簽:

06.png

  通過這個描述性的操作,我們可以對數(shù)據(jù)有一個大體的概念認識

07.png

08.png

  排序操作:

09.png

  上述的數(shù)據(jù)是隨機生成的,對于基本的索引和切片與Python其實差不多的,我們需要掌握的是基礎(chǔ)的語法和知識點,方便我們在后續(xù)操作的過程之中可以快速的查閱知識點


  Python numpy對二進制文件輸入輸出


  numpy可以在硬盤中將數(shù)據(jù)以文本或二進制文件的形式進行存入硬盤或由硬盤載入。在本篇文章里面我們需要簡單的討論內(nèi)建二進制格式,而對于其他表格pandas才是“天選之子”


  np.save和np.load是高效存取硬盤數(shù)據(jù)的兩大工具函數(shù)。數(shù)組在默認情況下是以壓縮的格式進行儲存的,后綴名是.npy

10.png

  上面就介紹了數(shù)據(jù)的存儲和數(shù)據(jù)的加載方法,np.savez:用于未壓縮文件中保存多個數(shù)據(jù)


  綜上所述,小編關(guān)于這些的介紹,就為大家介紹到這里了,希望可以為各位讀者帶來幫助。

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