二维dataframe中类array操作是怎样的，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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pandas简介

pandas是python数据分析领域最为经典的库之一，基于numpy构建。

pandas中常用的数据结构有：

1，Series：一维数组，有index。Series中只允许存储同种类型数据。
2，DataFrame：二维的表格型数据结构。可以将DataFrame理解为Series的容器。
3，Panel ：三维的数组。可以理解为DataFrame的容器。

你发现 pandas库的名字和这三种数据结构名字的关系了吗？本节和接下来的几节我们介绍DataFrame。DataFrame是python在数据分析领域使用最广泛的数据结构。具有以下优点：

• 数据直观 ———— 就像一个excel表格

• 功能强大 ———— 极其丰富的方法

DataFrame的概要如下：

• DataFrame是一个Series容器，创建和索引方式和Series很像。

• DataFrame可以看成是一个有index和columns名称的array，支持向量化。

• 你可以像操作excel表一样操作DataFrame：插入行和列，排序，筛选……

• 你可以像操作SQL数据表一样操作DataFrame：查询，分组，连接……

下面我们介绍DataFrame的类array操作。

一，向量化运算

二，数据类型转换

1，创建时指定类型

2，强制类型转换

3，转换成适当数值类型

三，常用统计分析函数

关于二维dataframe中类array操作是怎样的问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。

名称栏目：二维dataframe中类array操作是怎样的
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