Numpy 和 Pandas 有什么不同¶

如果用 python 的列表和字典来作比较, 那么可以说 Numpy 是列表形式的，没有数值标签，而 Pandas 就是字典形式。Pandas是基于Numpy构建的，让Numpy为中心的应用变得更加简单。

要使用pandas，首先需要了解他主要两个数据结构：Series和DataFrame。

Series¶

Series的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。由于我们没有为数据指定索引。于是会自动创建一个0到N-1（N为长度）的整数型索引。

DataFrame是一个表格型的数据结构，它包含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值，字符串，布尔值等）。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的大字典。

我们可以根据每一个不同的索引来挑选数据, 比如挑选 b 的元素:

我们在创建一组没有给定行标签和列标签的数据 df1:

这样,他就会采取默认的从0开始 index. 还有一种生成 df 的方法, 如下 df2:

这种方法能对每一列的数据进行特殊对待. 如果想要查看数据中的类型, 我们可以用 dtype 这个属性:

如果想看对列的序号:

同样, 每种数据的名称也能看到:

如果只想看所有df2的值:

想知道数据的总结, 可以用 describe():

如果想翻转数据, transpose:

如果想对数据的 index 进行排序并输出:

如果是对数据值排序输出:

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