1.DataFrame和Series之间相乘dataframe和series的区别Series之间的运算 在运算中自动对齐不同索引的数据 如果索引不对应,则补NaN 注意:要想保留所有的index,则需要使用.add()函数 Series.add() DataFrame DataFrame的创建 最常用的方法是传递一个字典来创建。DataFrame以字典的键作为每一【列】的名称,以字典的值(一个数组)作为每一列。此外,DataFrame会自动加上每一行https://blog.51cto.com/u_16099217/11125553

2.Python—Pandas学习之DataFrame和Series之间的操作DataFrame和Series的维度不同,在线性代数中是无法进行乘积运算的,但在pandas中是可以进行运算的。,但需要注意的是,pandas中是将Series缺失的维度进行广播(将缺失的维度用原数据进行补齐,然后运算)。 运算时,如果在DataFrame中没找到对应的index,或者在Series中没有找到对应的columns,那么对象会重新索引以形成联盟,同时serhttps://blog.csdn.net/weixin_43343478/article/details/113496134

3.DataFrame['列名']=Series为什么不能这样操作所以如果想在dataframe上实现类似的效果,可以用applymap。但Series.str又不只是一个map,它还可以进行列表操作,比如Series.str.cat可以把多个series合成一个。从这个角度看它又像dataframe的apply。3,dataframe已经有了apply和applymap,那么Series.str从实际使用出发定义成了apply/map多义性的,基本上能覆盖绝大部分要求了https://www.5axxw.com/questions/collect/etm9cs

4.Series的小小运算(Pandas读书笔记4)腾讯云开发者社区如果想要查询值,需要用.values方法。 四、Series之间的运算 Series的超超重要的功能:在算术运算中会自动对齐不同索引的数据 这个功能也会在将来重复重复重点重点分享! 本期大家先有个印象! 下期会和大家分享多次出现的DataFrame数据结构https://cloud.tencent.com/developer/article/1055735

5.python库pandas.rolling()obj指定窗口, 步长为1移动窗口, 可对窗口中内容分别进行运算, 比如.sum() windows窗口大小(n行/列) min_periods=None允许的最小窗口 freq=None center=False是否将计算结果放到中心而不是右侧 win_type=None参考scipy.signal(默认所有点均匀加权) https://juejin.cn/post/7127581215665684487

6.pandas下的DataFrameSeries对象的apply方法可以看出,apply方法将Dataframe先分解为一个一个series数据对象,然后传入函数中,进行运算,最后将所有运算后series对象存储在一个Dataframe对象中。 如果在Dataframe的apply方法中,自定义的函数中,返回的不是series,是列表的话,我们需要先将列表转化为series,最后返回的才是Dataframe或者得到series,再转化为Dataframe. https://www.jianshu.com/p/2bfa403f039e

7.Pandas中SeriesDataFrame讲解及操作详解(超详细附源码)(4)布尔选择 在Pandas中可以对DataFrame中的数据进行布尔选择,常用的布尔运算符为不等于(!=)、与(&)、或(|)等。 df3[df3['year']==2001] (5)DataFrame行和列的选取还可以通过query方法实现。 display(df5.query(' year>2001')) display(df5.query('year>2001 & year<2003')) DataFrame数据的编辑https://developer.aliyun.com/article/1400124