学校部门网站建设总结,住房城乡建设部门户网站,东营网格通下载安装包,黄金网站app免费视频下载数据框是一种二维数据结构#xff0c;其中数据以表格格式存储#xff0c;以行和列的形式。它可以可视化为SQL数据表或excel工作表表示形式。可以使用以下构造函数创建它-pd.Dataframe(data, index, columns, dtype, copy)让我们了解如何使用Series字典创建数据框。系列是“熊…数据框是一种二维数据结构其中数据以表格格式存储以行和列的形式。它可以可视化为SQL数据表或excel工作表表示形式。可以使用以下构造函数创建它-pd.Dataframe(data, index, columns, dtype, copy)让我们了解如何使用Series字典创建数据框。系列是“熊猫”库中存在的一维数据结构。轴标签统称为索引。系列结构可以存储任何类型的数据例如整数浮点数字符串python对象等。让我们看一个例子-示例import pandas as pdmy_data {ab : pd.Series([1, 2, 3], index[a, b, c]),mn : pd.Series([56, 78, 13, 13], index[a, b, c, d])}my_df pd.DataFrame(my_data)print(从以下系列的字典创建的数据框 )print(my_df)输出结果The dataframe created from dictionary f series :ab mna 1.0 56b 2.0 78c 3.0 13d NaN 13说明导入所需的库并为其指定别名以方便使用。创建由键和值组成的字典值其中值实际上是序列数据结构。该系列字典随后作为参数传递给存在于“ pandas”库中的“ Dataframe”函数通过将系列字典作为参数传递给它来创建数据框。数据框被打印在控制台上。注意-“ NaN”一词指的是“不是数字”这意味着特定的[rowcol]值没有任何有效的条目。
