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Numpy存字符串
# -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npstudent = np.dtype({‘names‘:[‘name‘, ‘age‘, ‘weight‘], ‘formats‘: [‘S32‘, ‘i‘, ‘f‘]}, align = True)a = np.array([("Zhang", 32, 65.5), ("Wang", 24, 55.2)], dtype = student)aOut[48]: array([(b‘Zhang‘, 32, 65.5 ), (b‘Wang‘, 24, 55.20000076)], dtype={‘names‘:[‘name‘,‘age‘,‘weight‘], ‘formats‘:[‘S32‘,‘<i4‘,‘<f4‘], ‘offsets‘:[0,32,36], ‘itemsize‘:40, ‘aligned‘:True})
DataFrame
一个Datarame表示一个表格,类似电子表格的数据结构,包含一个经过排序的列表集,它们没一个都可以有不同的类型值(数字,字符串,布尔等等)。Datarame有行和列的索引;它可以被看作是一个Series的字典(每个Series共享一个索引)。与其它你以前使用过的(如R 的data.frame )类似Datarame的结构相比,在DataFrame里的面向行和面向列的操作大致是对称的。在底层,数据是作为一个或多个二维数组存储的,而不是列表,字典,或其它一维的数组集合。
因为DataFrame在内部把数据存储为一个二维数组的格式,因此你可以采用分层索引以表格格式来表示高维的数据。分层索引是pandas中许多更先进的数据处理功能的关键因素。
构建DataFrame
字典或NumPy数组
最常用的一个是用一个相等长度列表的字典或NumPy数组:
import pandas as pd
data = http://www.mamicode.com/{‘state‘: [‘Ohio‘, ‘Ohio‘, ‘Ohio‘, ‘Nevada‘, ‘Nevada‘],>frame[‘next‘] = 0 # 增加一列next,默认值为0frame.to_csv("C:\\mytest.csv")
参考:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/18010307
Numpy存字符串
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