Pandas 是一个强大的数据处理和分析库,主要用于数据操作和分析。在 Pandas 中,有两种主要的数据结构:Series 和 DataFrame。
import pandas as pd
# 创建两个 Series
s1 = pd.Series([1, 2, 3], name='A')
s2 = pd.Series([4, 5, 6], name='B')
# 将 Series 转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame({s1.name: s1, s2.name: s2})
print(df)
import pandas as pd
# 创建一个列表
data = [
[1, 'Alice', 24],
[2, 'Bob', 27],
[3, 'Charlie', 22]
]
# 将列表转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['ID', 'Name', 'Age'])
print(df)
import pandas as pd
# 创建一个字典
data = {
'ID': [1, 2, 3],
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [24, 27, 22]
}
# 将字典转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
原因:
解决方法:
例如,处理缺失数据:
import pandas as pd
# 创建一个包含缺失数据的列表
data = [
[1, 'Alice', 24],
[2, None, 27],
[3, 'Charlie', 22]
]
# 将列表转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['ID', 'Name', 'Age'])
# 处理缺失数据
df['Name'].fillna('Unknown', inplace=True)
print(df)
通过以上内容,你应该对从 Pandas 对象数据帧到 Pandas 方法数据帧有了全面的了解,并能够解决常见的相关问题。
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