Python中DataFrame与Series的创建方法解析

沈知远
沈知远
发布时间:2026-10-13| 6人浏览过
原创

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。

免责声明:本文内容仅供参考,不代表本站观点。转载或引用请注明出处。

Python 相关产品和应用

全部下载
Selenium

Selenium

4.51.0 · Windows

用于浏览器自动化和 Web 测试的 Python 工具。

scikit-learn

scikit-learn

1.9.1 · Windows

常用 Python 机器学习算法与模型评估工具库。

Black

Black

26.10.1 · Windows

强调一致性的 Python 自动代码格式化工具。

Ruff

Ruff

0.17.1 · macOS

由 Rust 编写的高速 Python 代码检查和格式化工具。

pytest

pytest

9.1.1 · Windows

简洁而强大的 Python 自动化测试框架。

FastAPI

FastAPI

0.146.0 · Windows

高性能 Python API 框架,支持类型提示和自动接口文档。

Flask

Flask

3.1.3 · Windows

轻量灵活的 Python Web 应用框架。

Django

Django

6.1.2 · Windows

成熟的 Python Web 框架,适合构建内容站点和业务系统。

Spyder

Spyder

6.1.7 · Windows

面向科学计算与数据分析的 Python 集成开发环境。

SciPy

SciPy

1.18.1 · Windows

面向科学、工程和技术计算的 Python 算法库。