這篇文章給大家分享的是有關python中pandas數據結構是怎么樣的的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

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1、Series是一個類似于一維數組的對象，由一組數據(各種NumPy數據類型)和一組相關數據標簽(即索引)組成。Series的字符串表現為:索引在左邊，值在右邊。可以通過Series的values和index屬性獲得其值和索引對象。

創建Series時，可以通過index作為關鍵詞參數手動指定每個值的索引。Series中的單個或組值可以通過索引選擇。Series類型對象的操作(如過濾布爾型數組、標量乘法、應用數學函數等)，會保留索引和值之間的鏈接。

2、DataFrame是一種表格型數據結構。它包含一組有序的列，每列可以是不同的值類型(數值、字符串、布爾值等)。DataFrame有行索引和列索引。構建DataFrame最常用的方法之一是直接輸入由等長列表或NumPy組成的字典。如果指定了列序列(由關鍵詞參數columns指定)，DataFrame的列會按照指定的順序排列，當然也可以指定行索引(由關鍵詞參數index指定)。

和Series一樣，如果輸入的列在數據中找不到，就會自動產生NaN值。通過類似字典標記的方式或屬性，Dataframe的列可以獲得為Serieries。行也可以通過位置或名稱獲得。比如果在數據中找不到，它會自動產生Nanan值。如果用一個新的字典標記，它可以被設置為一個新的數據列。

實例

import  pandas as pd
import numpy as np
a=pd.Series([11,12].index=["上海"."北京"])
print(a)
b=pd.Series({"a":2,"b":1,"c":5})#通過字典創建
print(b)
b['a]=5#對數據進行修改
print(b)
b.index=['v','c','cd']#可以通過index函數修改索引值

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分享標題：python中pandas數據結構是怎么樣的
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