pandas基礎(chǔ)?Series與Dataframe與numpy對二進(jìn)制文件輸入輸出
Series
series是一種一維的數(shù)組型對象，它包含了一個值序列和一個數(shù)據(jù)標(biāo)簽
import pandas as pd import numpy as np
創(chuàng)建第一個series：
s1=pd.Series([4,7,-5,3])#創(chuàng)建一個series，索引為默認(rèn)值 print(s1)
通過簡單的一個傳入數(shù)組，就可以形成一個一維的數(shù)據(jù)表格
獲取序列的值和標(biāo)簽序列，應(yīng)該如何去做？
我們在想這樣一個問題，這個序列標(biāo)簽是默認(rèn)的0....，如果我們需要自己去定義那應(yīng)該怎么辦？
然后我們就可以通過索引去獲取相應(yīng)的值了
series可以看做一個定長的字典，有序的字典，這個和Python內(nèi)部的不一樣，因?yàn)樗菬o序的
有時候我們已經(jīng)有了一個字典，但是里面元素過于多，我只想要我要的數(shù)據(jù)，這個時候可以使用這個屬性：pd.Series(data,index=indexs)，datahi一個字典類型的數(shù)據(jù)集，indexs是我們需要的數(shù)據(jù)的鍵，我們可以把它組成一個列表然后，既可以提取又可以展示
如何自己確定行和列的標(biāo)簽：
通過這個描述性的操作，我們可以對數(shù)據(jù)有一個大體的概念認(rèn)識
排序操作：
上述的數(shù)據(jù)是隨機(jī)生成的，對于基本的索引和切片與Python其實(shí)差不多的，我們需要掌握的是基礎(chǔ)的語法和知識點(diǎn)，方便我們在后續(xù)操作的過程之中可以快速的查閱知識點(diǎn)
Python numpy對二進(jìn)制文件輸入輸出
numpy可以在硬盤中將數(shù)據(jù)以文本或二進(jìn)制文件的形式進(jìn)行存入硬盤或由硬盤載入。在本篇文章里面我們需要簡單的討論內(nèi)建二進(jìn)制格式，而對于其他表格pandas才是“天選之子”
np.save和np.load是高效存取硬盤數(shù)據(jù)的兩大工具函數(shù)。數(shù)組在默認(rèn)情況下是以壓縮的格式進(jìn)行儲存的，后綴名是.npy
上面就介紹了數(shù)據(jù)的存儲和數(shù)據(jù)的加載方法，np.savez：用于未壓縮文件中保存多個數(shù)據(jù)
到此這篇關(guān)于pandas基礎(chǔ) Series與Dataframe與numpy對二進(jìn)制文件輸入輸出的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas Series內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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