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使用基礎(chǔ)pypandas Series與Dataframe與num進(jìn)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(lái)做一個(gè)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(jìn)行二次輸出呢？下面給大家詳細(xì)的解答下。


　　Series


　　series是一種一維的數(shù)組型對(duì)象，它包含了一個(gè)值序列和一個(gè)數(shù)據(jù)標(biāo)簽


　　import pandas as pd
　　import numpy as np


　　創(chuàng)建第一個(gè)series：


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

01.png

　　通過(guò)簡(jiǎn)單的一個(gè)傳入數(shù)組，就可以形成一個(gè)一維的數(shù)據(jù)表格


　　獲取序列的值和標(biāo)簽序列，應(yīng)該如何去做？

02.png

　　我們?cè)谙脒@樣一個(gè)問(wèn)題，這個(gè)序列標(biāo)簽是默認(rèn)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(guò)索引去獲取相應(yīng)的值了


　　series可以看做一個(gè)定長(zhǎng)的字典，有序的字典，這個(gè)和Python內(nèi)部的不一樣，因?yàn)樗菬o(wú)序的

04.png

　　有時(shí)候我們已經(jīng)有了一個(gè)字典，但是里面元素過(guò)于多，我只想要我要的數(shù)據(jù)，這個(gè)時(shí)候可以使用這個(gè)屬性：pd.Series(data,index=indexs)，datahi一個(gè)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(gè)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(biāo)簽：

06.png

　　通過(guò)這個(gè)描述性的操作，我們可以對(duì)數(shù)據(jù)有一個(gè)大體的概念認(rèn)識(shí)

07.png

08.png

　　排序操作：

09.png

　　上述的數(shù)據(jù)是隨機(jī)生成的，對(duì)于基本的索引和切片與Python其實(shí)差不多的，我們需要掌握的是基礎(chǔ)的語(yǔ)法和知識(shí)點(diǎn)，方便我們?cè)诤罄m(xù)操作的過(guò)程之中可以快速的查閱知識(shí)點(diǎn)


　　Python numpy對(duì)二進(jìn)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(jìn)制文件的形式進(jìn)行存入硬盤或由硬盤載入。在本篇文章里面我們需要簡(jiǎn)單的討論內(nèi)建二進(jìn)制格式，而對(duì)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(rèn)情況下是以壓縮的格式進(jìn)行儲(chǔ)存的，后綴名是.npy

10.png

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

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