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创建数组,系列,数据框分别需要导入什么模块
创建数组需要导入NumPy模块，创建系列需要导入pandas模块，创建数据框需要导入pandas模块。NumPy是Python中科学计算的基础包，提供了高性能的多维数组对象以及相关工具。NumPy的核心是ndarray（N-dimensional array）对象，它是一个由同类型数据元素组成的多维数组。因此，我们需要导入NumPy模块来创建数组。pandas是Python中最流行的数据处理库之一，它提供了Series和DataFrame两种数据结构。Series是一种一维数组，它可以存储任何数据类型。DataFrame是一个二维表格数据结构，它可以存储多种数据类型。因此，我们需要导入pandas模块来创建Series和DataFrame。
pandas（一）基本数据结构
pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包，可以快速地处理大规模数据。pandas主要有三种数据结构，所有的操作也都是基于这三种结构而来的。 这里，最常用的是二维的DataFrame表格型结构，其次是一维的Series序列型结构，至于三维的Panel实际使用情况较少，我们暂不讨论。在使用之前，别忘了导入包。 Series 是一种一维的数组结构，主要由索引（标签）和数据值组成，能够保存任何数据类型（整型，浮点型，字符串或其他Python对象类型）。其中，索引类似于数组的下标，只不过series的索引不仅可以是数字，还可以是字符串，日期等类型。而数据值部分，不要求所有元素的类型完全相同，可以是任意类型。下图所示的就是典型的Series结构，左边是字符索引，右边是对应的值，看起来好像竖起来的数组。 DataFrame是一个二维索引的数据结构，类似于表格型结构，它的列可以存在不同的类型。你可以把它简单的想成Excel表格或SQL Table，它的每个列都是一个Series结构。它是最常用的Pandas对象，没有之一。DataFrame主要由行索引，列索引和数据值三部分构成。与Series一样，DataFrame的索引类型是多样的，数据值的类型也不做限制。 Panel是一个三维结构，由DataFrame组成，使用较少，暂不讨论。
Python科学计算包numpy用法
本文实例讲述了Python科学计算包numpy用法。分享给大家供大家参考，具体如下：1 数据结构numpy使用一种称为ndarray的类似Matlab的矩阵式数据结构管理数据，比python的列表和标准库的array类更为强大，处理数据更为方便。1.1 数组的生成在numpy中，生成数组需要指定数据类型，默认是int32，即整数，可以通过dtype参数来指定，一般用到的有int32、bool、float32、uint32、complex，分别代表整数、布尔值、浮点型、无符号整数和复数一般而言，生成数组的方法有这么几种：以list列表为参数生成(用tolist方法即可转换回list)：?12345In: [1,
Python中内置的数据结构都有什么
python中常见的结构有对象（object）、数组、元组、series以及普通变量。衍生包常见对象有numpy中的narray、pandas中的dataframe等。python中没有区分字符串、整形数字、字符、浮点型的变量，统一都可以直接赋值。比如a="skkk",a=1,a=1.2222等；数组为a=；元组也称字典类型为a={1:2,2:3}。
