python3中pandas详细介绍

本文基于python3
import pandas as pd

labels=["year","month","day","hour","minutes"]
dataset=[[2018,12,21,6,32],
         [2018,12,21,6,32],
         [2018,12,21,6,32],
         [2018,12,21,6,32],
         [2018,12,21,6,32],
         ]

second2=[50,50,50,50,50]
second1=[[51],[51],[51],[51],[51],]

test1=pd.DataFrame(dataset,columns=labels)
test2=pd.DataFrame(dataset,columns=labels)

test1["second1"]=second1
test2["second2"]=second2

print(test1)
print(test2)

 输出如下：

   year  month  day  hour  minutes second1
0  2018     12   21     6       32    [51]
1  2018     12   21     6       32    [51]
2  2018     12   21     6       32    [51]
3  2018     12   21     6       32    [51]
4  2018     12   21     6       32    [51]
   year  month  day  hour  minutes  second2
0  2018     12   21     6       32       50
1  2018     12   21     6       32       50
2  2018     12   21     6       32       50
3  2018     12   21     6       32       50
4  2018     12   21     6       32       50

在python中，普通的列表list和numpy中的数组array是不一样的，最大的不同是：一个列表中可以存放不同类型的数据，包括int、float和str，甚至布尔型；而一个数组中存放的数据类型必须全部相同，int或float。

​ 在list中的数据类型保存的是数据的存放的地址，简单的说就是指针，并非数据，这样保存一个list就太麻烦了，例如list1=[1,2,3,4]需要4个指针和四个数据，增加了存储和消耗cpu，而array1=numpy.array([1,2,3,4])只需要存放四个数据，读取和计算更