Ich begann mit der Theorie des maschinellen Lernens für IT-Ingenieure. Ich wusste nicht, was der DataFrame bedeutet, also blieb ich stecken. Es ist das Ergebnis der Untersuchung. Übrigens Serie
The two primary data structures of pandas, Series (1-dimensional) and DataFrame (2-dimensional), handle the vast majority of typical use cases in finance, statistics, social science, and many areas of engineering. For R users, DataFrame provides everything that R’s data.frame provides and much more.
Einfache Übersetzung Pandas hat zwei Hauptdatenstrukturen. ** Serie ist eine Dimension ** ** DataFrame ist 2D ** Diese werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt (Finanzen, Statistik ...) Aus Sicht des R-Benutzers bietet DataFrame mehr als der data.frame von R.
#Import der numerischen Berechnungsbibliothek
import numpy
#Importieren Sie Serien und DataFrame aus der Datenanalysebibliothek
from pandas import Series, DataFrame
#Series
#Daten formales Argument:Daten. Array-like, dict, or scalar value
#Index formales Argument:Index der Daten. Array-like or Index (1d)
#dtype formales Argument:Datentyp. numpy.dtype or None
#Dummy-Argument kopieren:Kopieren. Der Standardwert ist false
#Name formales Argument:Name des Ergebnisses
#1
print(Series(data=[0,1]))
#2
print(Series(data=[2,3], index=['x', 'y'], name='value'))
#DataFrame
#Daten formales Argument:Daten( numpy ndarray (structured or homogeneous), dict, or DataFrame)
#Index formales Argument:Index des Elements. Der Standardwert ist eine Zahl wie ein tiefgestelltes Array
#Spalten formales Argument:Zweidimensionaler Index. Der Standardwert ist eine Zahl
#dtype formales Argument:Datentyp. dtype, default None
#Dummy-Argument kopieren:Kopieren. Der Standardwert ist false.
#3
print(DataFrame(numpy.array([[0,0],[1,1]])))
#4
print(DataFrame(numpy.array([[0,0],[1,1]]), index=['a', 'b']))
#5
print(DataFrame(numpy.array([[0,0],[1,1]]), index=['a', 'b'], columns=['x', 'y']))
#1
0 0
1 1
dtype: int64
#2
x 2
y 3
Name: value, dtype: int64
#3
0 1
0 0 0
1 1 1
#4
0 1
a 0 0
b 1 1
#5
x y
a 0 0
b 1 1
Recommended Posts