今天小编就为大家分享一篇对pandas中两种数据类型Series和DataFrame的区别详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

主要介绍了pandas中的series数据类型详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

1. Series相当于数组numpy.array类似 s1=pd.Series([1,2,4,6,7,2]) s2=pd.Series([4,3,1,57,8],index=['a','b','c','d','e']) print s2 obj1=s2.values # print obj1 obj2=s2.index # print obj2 # print s2[s2>4] # print s2['b'] 1.Series 它是有索引，如果我们未指定索引，则是以数字自动生成。 下

简介：pandas 中的to_dict 可以对DataFrame类型的数据进行转换 可以选择六种的转换类型，分别对应于参数 ‘dict’, ‘list’, ‘series’, ‘split’, ‘records’, ‘index’，下面逐一介绍每种的用法 Help on method to_dict in module pandas.core.frame: to_dict(orient='dict') method of pandas.core.frame.DataFrame instance

本文介绍了pandas中的series数据类型详解，分享给大家，具体如下： import pandas as pd import numpy as np import names ''' 写在前面的话： 1、series与array类型的不同之处为series有索引，而另一个没有;series中的数据必须是一维的，而array类型不一定 2、可以把series看成一个定长的有序字典，可以通过shape,index,values等得到series的属性 ''' # 1、series的创建