如果对序列进行数学函数的运算,首选numpy模块;

如果对序列做统计运算,首选序列的“方法”,因为序列的“方法”更加丰富,如计算序列的偏度、峰度等,而Numpy模块是没有这样的函数。

手工构造数据框DataFrame时,一般首选字典方法。因为通过字典的方法构造数据框,则字典的键构成数据框的变量名。

arr1=pd.DataFrame([['张三',23,'男'],['李四',27,'女'],['王二',26,'女']])
print(arr1)
print("")
print("对比两种方式的区别:\n")
arr2=pd.DataFrame({'姓名':['张三','李四','王二'],'年龄':[23,27,26],'性别':['男','女','女']})
print(arr2)

构造序列时:pd.Series( )  参数是列表或元组都可以

构造数据框时,pd.DataFrame( )   使用列表或元组构造时,嵌套的最外层必须是列表list,里面一层是列表或元组都可以

#外层是元组 括号形式,不能运行,会报错
arr1=pd.DataFrame((('张三',23,'男'),('李四',27,'女'),('王二',26,'女')))
#下面两种形式 最外层是列表List的都能正常运行
arr2=pd.DataFrame([('张三',23,'男'),('李四',27,'女'),('王二',26,'女')])
arr3=pd.DataFrame([['张三',23,'男'],['李四',27,'女'],['王二',26,'女']])

读取电子表格pd.read_excel(  )时指定header=False,然后报出下面的错误:

TypeError: Passing a bool to header is invalid. Use header=None for no header or header=int or list-like of ints to specify the row(s) making up the column names

如果不将数据集的第一行作为表头,需要设置header=None,而不能是header=0或header=False

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