文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Pandas 数据结构

导包： import pandas as pd （1）创建一个Series：使用 Series()方法 1）传入一个列表list： 只传入一个列表不指定数据标签，那么 Series会默认使用从0开始的数作为数据标签...import pandas as pd s2 = pd.Series(['w','s','q'],index = [1,2,3]) print(s2) 2）传入一个字典dict： 字典的key值就是数据标签...（1）创建一个 DataFrame 1）传入一个列表list： 只传入一个单一列表时，该列表的值会显示成一列，且行和列都是从0开始的默认索引。...import pandas as pd df1 = pd.DataFrame(['a','b','c']) df1 2）传入一个嵌套列表list： 当传入一个嵌套列表时，会根据嵌套列表数显示成多行数据...行','3行']) df5 4）传入一个字典dict： 直接以字典传入DataFrame时，字典的key值就相当于列索引，若未设置行索引，默认从0开始索引。

1.1K30

AI网络爬虫：用deepseek提取百度文心一言的智能体数据

": 1, "pageSize": 36, "plugins": [ { "name": "零基础学习路径规划", "description": "你好，请你给出一个主题，我将给你一份完整的学习路径规划...pageSize=36&pageNo=1&tagId=-99请求方法: GET 状态代码: 200 OK 获取网页的响应，这是一个嵌套的json数据； 获取json数据中"data"键的值，然后获取其中..."plugins"键的值，这是一个json数据，提取这个json数据中所有的键写入Excel文件的表头 ，提取这个json数据中所有键对应的值写入Excel文件的列 ； 保存Excel文件； 注意：每一步都输出信息到屏幕...； 每爬取1页数据后暂停5-9秒； 需要对 JSON 数据进行预处理，将嵌套的字典和列表转换成适合写入 Excel 的格式，比如将嵌套的字典转换为字符串； 在较新的Pandas版本中，append方法已被弃用...headers = set() for product in products: headers.update(product.keys()) # 创建DataFrame并填充数据 for product

9010
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

AI网络爬虫：用deepseek提取百度文心一言的智能体数据

：你是一个Python编程专家，完成一个Python脚本编写的任务，具体步骤如下：在F盘新建一个Excel文件：baiduaiagent20240619.xlsx请求网址:https://agents.baidu.com...pageSize=36&pageNo=1&tagId=-99请求方法:GET状态代码:200 OK获取网页的响应，这是一个嵌套的json数据；获取json数据中"data"键的值，然后获取其中"plugins..."键的值，这是一个json数据，提取这个json数据中所有的键写入Excel文件的表头 ，提取这个json数据中所有键对应的值写入Excel文件的列 ；保存Excel文件；注意：每一步都输出信息到屏幕；...每爬取1页数据后暂停5-9秒；需要对 JSON 数据进行预处理，将嵌套的字典和列表转换成适合写入 Excel 的格式，比如将嵌套的字典转换为字符串；在较新的Pandas版本中，append方法已被弃用。...in products:headers.update(product.keys())# 创建DataFrame并填充数据for product in products:product_data = {

7610

小白也能看懂的Pandas实操演示教程(上)

1 数据结构的简介 pandas中有两类非常重要的数据结构，就是序列Series和数据框DataFrame.Series类似于NumPy中的一维数组，可以使用一维数组的可用函数和方法，而且还可以通过索引标签的方式获取数据...的类型： 通过字典列表的方式创建数据框 print("第二种方法创建DataFrame") dict2={'a':[1,2,3,4...： 通过嵌套字典的方式创建数据框 dict3={'one':{'a':1,'b':2,'c':3,'d':4},...2.1 通过索引值或索引标签获取数据 s5=pd.Series(np.array([1,2,3,4,5,6])) print(s5) #如果不给序列一个指定索引值，序列会自动生成一个从0开始的自增索引...#如果只关注某一个变量与其余变量的相关系数的话，可以使用corrwith，如下方只关注x1与其余变量的相关系数 df.corrwith(df['x1']) x1 1.000000 x2 -0.075466

1.6K40

Python数据分析-pandas库入门

导入 pandas 模块，和常用的子模块 Series 和 DataFrame import pands as pd from pandas import Series,DataFrame 通过传递值列表来创建...由于我们没有为数据指定索引，于是会自动创建一个 0 到 N-1（ N 为数据的长度）的整数型索引。...看成是一个定长的有序字典，因为它是索引值到数据值的一个映射。...DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame 中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...另一种常见的数据形式是嵌套字典，如果嵌套字典传给 DataFrame，pandas 就会被解释为：外层字典的键作为列，内层键则作为行索引，代码示例： #DataFrame另一种常见的数据形式是嵌套字典

3.7K20

小白也能看懂的Pandas实操演示教程(上)

1 数据结构的简介 pandas中有两类非常重要的数据结构，就是序列Series和数据框DataFrame.Series类似于NumPy中的一维数组，可以使用一维数组的可用函数和方法，而且还可以通过索引标签的方式获取数据...的类型： 通过字典列表的方式创建数据框 print("第二种方法创建DataFrame") dict2={'a':[1,2,3,4...： 通过嵌套字典的方式创建数据框 dict3={'one':{'a':1,'b':2,'c':3,'d':4},...2.1 通过索引值或索引标签获取数据 s5=pd.Series(np.array([1,2,3,4,5,6])) print(s5) #如果不给序列一个指定索引值，序列会自动生成一个从0开始的自增索引...#如果只关注某一个变量与其余变量的相关系数的话，可以使用corrwith，如下方只关注x1与其余变量的相关系数 df.corrwith(df['x1']) x1 1.000000 x2 -0.075466

1.3K20

【Pandas】pandas的主要数据结构

Series的表现形式为索引在左值在右。没有制定索引时，自动创建一个0到N-1（N：数据长度）的整数型索引。...DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame中的数据是以一个或多 个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...创建DataFrame 字典创建 最常用的方法时直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成的字典。...字典嵌套创建 嵌套字典传给DataFrame时，外层字典的键作为列，内层键作为行索引 In[1]: pop = {'Nevada':{2001:2.4,2002:2.9}, .......1.7 2002 2.9 3.6 操作DataFrame 通过类似字典的方式，可以将DataFrame的列获取为一个Series。

1.4K20

python读取json格式文件大量数据，以及python字典和列表嵌套用法详解

序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。 列表是最常用的Python数据类型，它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。...列表的数据项不需要具有相同的类型 特点就是：可重复，类型可不同 常用方式 创建一个列表，只要把逗号分隔的不同数据项使用方括号括起来即可。...t.extend(i) ... >>> print(t) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] *3.3.2列表嵌套字典 在列表中嵌套字典应该是最常用的方式了...或者说当我想获取到年纪第十名同学的语文成绩，那么可以直接去获取到列表对应的索引，和字典里对应的key就可以了，这样就能得到相应的value。 至于嵌套中的排序用法 4....参考链接： python 中如何把嵌套的列表合并成一个列表?

15.5K20

干货：手把手教你用Python读写CSV、JSON、Excel及解析HTML

这是个嵌套的、类似字典的结构，以逗号为分隔符，存储键值对；键与值之间以冒号分隔。JSON格式独立于具体平台（就像XML，我们将在 用Python读写XML文件介绍），便于平台之间共享数据。...我们用它创建一个xlsx_ws对象，以遍历所有的行： labels = [cell.value for cell in xlsx_ws.rows[0]] data = [] # 保存数据的列表 for...普通方法结束时（return语句）一次性返回所有的值；生成器不同，每次只向调用方返回一个值（即yield关键字），直到结束。...read_xml方法的return语句从传入的所有字典中创建一个列表，转换成DataFrame。...Wikipedia的机场页面只包含了一个table，所以我们只要取DataFrame列表的首元素。是的，就是这样！机场列表已经在url_read对象中了。

8.3K20

Python数据分析笔记——Numpy、Pandas库

Numpy基础 1、创建ndarray数组 使用array函数，它接受一切序列型的对象，包括其他数组，然后产生一个新的Numpy数组。 嵌套序列将会被转换成一个多维数组。...当我们没有为数据指定索引时，Series会自动创建一个0到N-1（N为数据的长度）的整数型索引。可以通过Series的values和index属性获取其数组的值和对应的属性。...也可以在创建Series的时候为值直接创建索引。 b、通过字典的形式来创建Series。 （3）获取Series中的值 通过索引的方式选取Series中的单个或一组值。...DataFrame既有行索引也有列索引，其中的数据是以一个或多个二维块存放的，而不是列表、字典或别的一维数据结构。...（2）创建DataFrame： 最常用的一种方法是直接传入一个等长列表或numpy数组组成的字典： 结果DataFrame会自动加上索引（添加方法与Series一样），且全部列会被有序排列。

6.4K80

pandas库的简单介绍（2）

3.1 DataFrame的构建 DataFrame有多种构建方式，最常见的是利用等长度的列表或字典构建（例如从excel或txt中读取文件就是DataFrame类型）。...另外一个构建的方式是字典嵌套字典构造DataFrame数据；嵌套字典赋给DataFrame，pandas会把字典的键作为列，内部字典的键作为索引。...[列名]进行移除；增加列有两个方法：1，直接frame[列名]=值；2，frame[列名]=Series对象，如果被赋值的列不存在，会生成一个新列。...不常用的特性感兴趣的可自行探索。 4.1 重建索引 reindex是pandas对象的重要方法，该方法创建一个符合条件的新对象。...在DataFrame中，reindex可以改变行索引、列索引，当仅传入一个序列，会默认重建行索引。

2.3K10

最全面的Pandas的教程！没有之一!

创建一个 Series 的基本语法如下： ? 上面的 data 参数可以是任意数据对象，比如字典、列表甚至是 NumPy 数组，而index 参数则是对 data 的索引值，类似字典的 key。...以及用一个字典来创建 DataFrame： ? 获取 DataFrame 中的列 要获取一列的数据，还是用中括号 [] 的方式，跟 Series 类似。...比如尝试获取上面这个表中的 name 列数据： ? 因为我们只获取一列，所以返回的就是一个 Series。可以用 type() 函数确认返回值的类型： ?...下面这个例子，我们从元组中创建多级索引： ? 最后这个 list(zip()) 的嵌套函数，把上面两个列表合并成了一个每个元素都是元组的列表。...假如你不确定表中的某个列名是否含有空格之类的字符，你可以通过 .columns 来获取属性值，以查看具体的列名。 ?

25.8K64

Pandas最详细教程来了！

下面先来创建一个DataFrame，一种常用的方式是使用字典，这个字典是由等长的list或者ndarray组成的，示例代码如下： data={'A':['x','y','z'],'B':[1000,2000,3000...data：ndarray/字典/类似列表 | DataFrame数据；数据类型可以是ndarray、嵌套列表、字典等 index：索引/类似列表 | 使用的索引；默认值为range(n) columns...可以传给DataFrame构造器的数据： 二维ndarray：可以自行指定索引和列标签 嵌套列表或者元组：类似于二维ndarray 数据、列表或元组组成的字典：每个序列变成一列。...▲图3-9 可以看到，df只接受索引已经存在的值。由于df2中没有索引e，所以是NaN值，而且df2索引为z的值已经丢失了。...在输出Series对象的时候，左边一列是索引，右边一列是值。由于没有指定索引，因此会自动创建0到（N-1）的整数索引。也可以通过Series的values和index属性获取其值和索引。

3.2K11

Python学习笔记04-基础篇—元组、集合与字典

1、元组 tuple 上一节我们介绍了列表List，在对列表进行使用的时候是可以修改其内部元素值的。有时候我们需要创建一系列不可修改的元素，便会用到元组。...与以连续整数为索引的序列不同，字典是以 关键字 为索引的，关键字可以是任意不可变类型，通常是字符串或数字。如果一个元组只包含字符串、数字或元组，那么这个元组也可以用作关键字。...理解字典的最好方式，就是将它看做是一个 键: 值 对的集合，键必须是唯一的（在一个字典中）。一对花括号可以创建一个空字典：{} 。...) 删除字典内所有元素 copy() 返回一个字典的浅复制 fromkeys() 创建一个新字典，以序列seq中元素做字典的键，val为字典所有键对应的初始值 get(key, default=None...) 返回指定键的值，如果值不在字典中返回default值 key in dict 如果键在字典dict里返回true，否则返回false items() 以列表返回可遍历的(键, 值) 元组数组 keys

78510

【03】从零开始学Python—列表、元组、字典

02列表四种常见索引方式 1.正向单索引 从左到右只获取列表中的某一个元素，用[n]表示。举例： ?...注： 变量list1是一个含有7个元素的列表，位置索引是从0开始，以6结束； 该列表包含字符串（用引号括起来）、数值和列表(嵌套列表）； 本例中print(list1[6][1])两层索引可以取出嵌套列表中的元素...字典与列表一样，都是可变类型的数据结构。 1.字典键索引获取元素值 ?...通过"年龄"索引，获取了元素值33； "子女"对应的值也是字典，属于嵌套字典，故需要双重键索引来获取儿子的姓名； 键"兴趣"对应的值是列表，"游泳"这个值只能通过先锁定字典的键，再锁定列表元素的位置才能获得...pop方法：如果不给其传递值，则表示删除列表末尾的一个元素，否则就删除指定下标的一个元素，但是字典中pop方法必须指定需要删除的键，否则就会引起语法错误；如果需要删除嵌套字典中的某个键，就必须先通过索引取出对应的字典

1.1K10

一文介绍Pandas中的9种数据访问方式

理解这一点很重要，因为如果把DataFrame看做是一个集合类型的话，那么这个集合的元素泛型即为Series； DataFrame可看做是一个二维嵌套的dict，其中第一层dict的key是各个列名；...而每个dict内部则是一个以各行索引为key的子dict。...认识了这两点，那么就很容易理解DataFrame中数据访问的若干方法，比如： 1. [ ]，这是一种最常用的数据访问方式，某种意义上沿袭了Python中的语法糖特色。...通常情况下，[]常用于在DataFrame中获取单列、多列或多行信息。具体而言： 当在[]中提供单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询，单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....由于DataFrame可看做是嵌套dict结构，所以也提供了类似字典中的get()方法，主要适用于不确定数据结构中是否包含该标签时，与字典的get方法非常类似: ? 9. lookup。

3.8K30
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券