机器学习|IT课程大纲整理

数据结构:DataFrame创建

data_01 = { 'a': [1, 2, 3], 'b': [3, 4, 5], 'c': [5, 6, 7] } data_02 = { 'one': np.random.rand(3), 'two': np.random.rand(3) }# 这里如果尝试'two':np.random.rand(4) 会怎么样?print(data_01) print(data_02)df_01 = pd.DataFrame(data_01) df_02 = pd.DataFrame(data_02)print(df_01) print(df_02)

df_01 = pd.DataFrame(data_01, columns = ['b', 'c', 'a', 'd']) print(df_01)df_01 = pd.DataFrame(df_01, columns = ['b', 'c']) print(df_01)df_02 = pd.DataFrame(data_02, index=['f1', 'f2', 'f3'])# 这里如果尝试index = ['f1','f2','f3','f4'] 会怎么样? print(df_02)

data_01 = { 'one': pd.Series(np.random.rand(2)), 'two': pd.Series(np.random.rand(3)) }# 设置了 index 的 Series data_02 = { 'one': pd.Series(np.random.rand(2), index = ['a', 'b']), 'two': pd.Series(np.random.rand(3), index = ['a', 'b', 'c']) }print(data_01) print(data_02)df_01 = pd.DataFrame(data_01) df_02 = pd.DataFrame(data_02)print(df_01) print(df_02)

arr = np.random.rand(9).reshape(3, 3) print(arr)df_01 = pd.DataFrame(arr) df_02 = pd.DataFrame(arr, index=['a', 'b', 'c'], columns=['one', 'two', 'three']) # 可以尝试一下index或columns长度不等于已有数组的情况print(df_01) print(df_02)

data = https://www.it610.com/article/[ {'one': 1, 'two': 2}, {'one': 5, 'two': 10, 'three': 20} ] print(data)df_01 = pd.DataFrame(data) df_02 = pd.DataFrame(data, index = ['a', 'b']) df_03 = pd.DataFrame(data, columns = ['one', 'two'])print(df_01) print(df_02) print(df_03)

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