Python中DataFrame与Series的创建方法解析
本文介绍了Python中Pandas库下Series和DataFrame的基本创建方式。通过示例代码展示了如何利用列表生成Series,以及如何结合日期索引与随机数矩阵构建DataFrame,并输出运行结果供参考。
具体实现代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd
def main():
s = pd.Series([i*2 for i in range(1,11)])
print type(s)
print (s)
dates = pd.date_range("20170301",periods=8)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8,5),index=dates,columns = list("ABCDE"))
print df
if __name__ == '__main__':
main()
程序运行后的输出结果如下所示:
D:\Anaconda2\python.exe E:/pypractice/DataAnalysis/pandasTest.py
<class 'pandas.core.series.Series'>
0 2
1 4
2 6
3 8
4 10
5 12
6 14
7 16
8 18
9 20
dtype: int64
A B C D E
2017-03-01 -0.746429 -0.540836 1.884101 0.607853 -0.367707
2017-03-02 1.172848 -0.482583 0.175146 -0.181268 -1.304475
2017-03-03 -0.416664 1.784968 1.767710 -1.157681 -0.909744
2017-03-04 -0.830197 -0.282451 0.543764 0.900877 0.553631
2017-03-05 -0.614170 -0.371306 0.553044 -0.054903 1.322286
2017-03-06 0.276449 -0.815241 -0.687530 0.514781 -0.823963
2017-03-07 0.939306 0.494661 -0.342454 -0.125811 -1.555909
2017-03-08 0.204852 0.006475 -0.625082 1.012985 0.447710
Process finished with exit code 0
以上就是关于Python中DataFrame与Series创建方法的详细介绍,希望本文内容能对大家的学习或工作提供有益参考。
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