【目录】
1. 导入pandas库
2. pd.Series创建Series对象
2.1 data = 列表
2.2 data = 字典
3. s1.index获取索引
4. s1.value获取值
5. pd.DataFrame()-创建DataFrame 对象
5.1 data = 列表
5.2 data = 嵌套列表
5.3 data = 字典
6. df['列索引']获取特定列的数据
7. 总结
【正文】
学习时间：20分钟。
1. 导入pandas库
# 导入pandas库并简写为pd
import pandas as pd
2. pd.Series创建Series对象
【语法】
pd.Series(data, index)
data是必需参数，表示要传递的数据。index是可选参数，用于自定义行索引。
data可以是列表、字典等。
2.1 data = 列表
# 导入pandas库并简写为pd
import pandas as pd
# 传入的数据为列表
data =["赵", "钱", "孙", "李"]
index=['A','B','C','D']
s1 = pd.Series(data,index)
print(s1)
【终端输出】
A 赵
B 钱
C 孙
D 李
dtype: object
2.2 data = 字典
【代码示例】
# 导入pandas库并简写为pd
import pandas as pd
data = {'A':'赵','B':'钱','C':'孙','D':'李'}
s1 = pd.Series(data)
print(s1)
【终端输出】
A 赵
B 钱
C 孙
D 李
dtype: object
3. s1.index获取索引
【代码示例】
# 导入pandas库并简写为pd
import pandas as pd
data = {'A':'赵','B':'钱','C':'孙','D':'李'}
s1 = pd.Series(data)
print(s1.index)
【终端输出】
Index(['A', 'B', 'C', 'D'], dtype='object')
4. s1.value获取值
【代码示例】
# 导入pandas库并简写为pd
import pandas as pd
data = {'A':'赵','B':'钱','C':'孙','D':'李'}
s1 = pd.Series(data)
print(s1.values)
【终端输出】
['赵' '钱' '孙' '李']
5. pd.DataFrame()-创建DataFrame 对象
【语法】
pd.DataFrame(data,index,columns)
data是必需参数，表示要传递的数据。index是可选参数，用于自定义行索引，默认索引为0。columns可选参数，用于自定义列索引。默认索引为0。
5.1 data = 列表
# 导入pandas库并简写为pd
import pandas as pd
# 要传入的数据
data =["赵", "钱", "孙", "李"]
df = pd.DataFrame(data, index=['A','B','C','D'] ,columns = ['姓名'])
print(df)
【终端输出】
姓名
A 赵
B 钱
C 孙
D 李
5.2 data = 嵌套列表
【代码示例】
# 导入pandas库并简写为pd
import pandas as pd
data =[["赵","男"] ,["钱", "男"],["孙","女"],["李","女"]]
df = pd.DataFrame(data, index=['A','B','C','D'] ,columns = ['姓名','性别'])
print(df)
【终端输出】
姓名 性别
A 赵 男
B 钱 男
C 孙 女
D 李 女
5.3 data = 字典
【代码示例】
# 导入pandas库并简写为pd
import pandas as pd
# 创建一个字典，包含要添加到DataFrame的数据
data = {'姓名': ['赵', '钱', '孙', '李'],
'性别': ["男", "男", "女","女"],
'年龄': [20, 25, 30, 35]}
# 使用字典数据创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
【终端输出】
姓名 性别 年龄
0 赵 男 20
1 钱 男 25
2 孙 女 30
3 李 女 35
6. df['列索引']获取特定列的数据
【代码示例】
# 导入pandas库并简写为pd
import pandas as pd
# 创建一个字典，包含要添加到DataFrame的数据
data = {'姓名': ['赵', '钱', '孙', '李'],
'性别': ["男", "男", "女","女"],
'年龄': [20, 25, 30, 35]}
# 使用字典数据创建DataFrame对象
print(df)
print("*****姓名列对应的数据*****")
print(df['姓名'])
【终端输出】
姓名 性别 年龄
0 赵 男 20
1 钱 男 25
2 孙 女 30
3 李 女 35
*****姓名列对应的数据*****
0 赵
1 钱
2 孙
3 李
Name: 姓名, dtype: object
