数据分析学习——pandas库应用：DateFrame和Series的创建
前言简介：
DataFrame和Series是啥？图中一目了然。
DataFrame：二维数据 Series：一维数据 Pandas里没有三维数据
Series的创建
1、 直接创建
import pandas
as pd
s
= pd
.Series
([1,2,3],index
= ['a','b','c'],dtype
= int,name
= 'test')
print(s
)
输出结果：
2、字典创建
d
= {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
b
= pd
.Series
(d
)
print(b
)
输出结果：
3、不知道啥名字的创建
s
= pd
.Series
(3.0, index
= ["a", "b", "c"])
print(s
)
输出结果
DataFrame的创建
1、通过二维list-like创建
columns列索引，index行索引
list_2d
= [[1, 2], [3, 4]]
df
= pd
.DataFrame
(list_2d
, columns
=["A", "B"], index
=["x","y"])
print(df
)
输出结果：
2、通过字典创建
字典的索引为列索引，所以要自己设置index行索引
d
= {"a":[1, 3],"b":[2, 4]}
df
= pd
.DataFrame
(d
, index
= ["x","y"])
print(df
)
输出结果：
3、读取excel表（最常用的方法）
df
= pd
.read_excel
("北科大短视频11.29-12.31数据统计.xlsx")
print(df
)
输出结果：
原excel表格：
