这篇文章将为大家详细讲解有关二维dataframe中类Series操作是怎么样的，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。pandas简介pandas是python数据分析领域最为经典的库之一，基于numpy构建。pandas中常用的数据结构有：
1，Series：一维数组，有index。Series中只允许存储同种类型数据。
2，DataFrame：二维的表格型数据结构。可以将DataFrame理解为Series的容器。
3，Panel ：三维的数组。可以理解为DataFrame的容器。你发现 pandas库的名字和这三种数据结构名字的关系了吗？本节和接下来的几节我们介绍DataFrame。DataFrame是python在数据分析领域使用最广泛的数据结构。具有以下优点：数据直观 ———— 香港云主机 就像一个excel表格功能强大 ———— 极其丰富的方法
DataFrame的概要如下：DataFrame是一个Series容器，创建和索引方式和Series很像。DataFrame可以看成是一个有index和columns名称的array，支持向量化。你可以像操作excel表一样操作DataFrame：插入行和列，排序，筛选……你可以像操作SQL数据表一样操作DataFrame：查询，分组，连接……本节我们介绍DataFrame的类Series操作。一、创建DataFrame1，类型转换法2，文件导入法3，逐列生成法二，DataFrame的索引DataFrame的索引和Series非常相似，支持下标索引，标签索引和布尔索引(标签指index或columns)。通常可以通过以下一些方式实现：方括号[]，句点符号，loc，iloc，ix。最常使用的是方括号，loc，和iloc。1，仅选择行2，仅选择列3，同时选择行和列4，布尔索引
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