pandas数据类型的特征

Pandas数据结构：Series：一维数组，与numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构list相近，Series如今能保存不同种数据类型，字符串、boolean值、数字等都能保存在series中。Time-series：以时间为索引的series。DataFrame...

pandas有两个主要数据结构：Series和DataFrame。Series是一种类似于一维数组的对象，它由 一组数据 （各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的 数据标签（即索引） 组成，即index和values两部分，可以通过索引的方式选取Series中...

Series是一种类似于以为NumPy数组的对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)和与之相关的一组数据标签(即索引)组成的。可以用index和values分别规定索引和值。如果不规定索引,会自动创建 0 到 N-1 索引。 #-*- encoding:utf-8 -*-...

Series可以保存的数据类型包括数字、字符串、布尔值、列表、字典等Python中的基本数据类型。1. Series的基本概念和用途 在Python的数据分析库pandas中，Series是一种基本的数据结构。它是一种一维的、带有标签的数组，能够保存各...

CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。 Pandas 可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征。 Pandas 广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域。

2. Numpy Python没有提供数组功能，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。Numpy提供了两种...

在构建 pandas Series 或者 DataFrame 时，有两种方式可以表示 NaN，一种是 np.NaN ，另一种是python 的 None 对象。 np.NaN 的数据类型是 float ，因此，在 pandas 中，存在 NaN 的对象要么是 float 的...

三、Pandas Pandas是一个用于数据分析的Python库。它提供了一个强大的DataFrame对象，可以轻松地处理结构化数据。DataFrame是一个二维表格，其中每一列可以是不同的数据类型（例如数字、字符串或日期）。Pandas还提供了一些方便的...

Pandas 的基本特性之一就是高性能的内存式数据连接(join)与合并(merge)操作。 pd.merge() 实现的功能基于关系代数(relational algebra)的一部分。 pd.merge() 函数实现了三种数据连接的类型:一对一、多对一和多对多。pd.merge()会...

1、上面的日、月、年现在是数值类型的数据，不能直接相加，先进行转化：2、转成字符型数据之后，再进行相加：3、通过pd.to_datetime转成pandas中的时间类型数据 经过检验：如果字段是用英文表示的，下面的方法可以直接转成...