文档介绍：在数据分析中，常用的两个数据分析包numpy 和 pandas ，而pandas 正基于
numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包。在实际的工程中，经常
遇到的问题就numpy 的 ndarray 数据结构与pandas 在数据分析中，常用的两个数据分析包numpy 和 pandas ，而pandas 正基于
numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包。在实际的工程中，经常
遇到的问题就numpy 的 ndarray 数据结构与pandas 的 series 和 dataframe 数据
结构之间的互相转换问题。
01 对 list 转换的操作 #coding:utf-8 importnumpyasnp importpandasaspd #创建 list
data=[[2016,'hello',90], [2017,'world',70], [2018,'nice',80]] # 把 list 转为 series ser=(data, index=['one','two','three']) # 把 seires 转为 matrix mat=() #list 转为 Dataframe df=(data, index=['one','two','three'], columns=['year','flag','status']) #dataframe 转为 ndarray array1=() array2= array3=(df)
array_1=(['status']) 02
对 dict 转换的操作
#coding:utf-8
importnumpyasnp
importpandasaspd
创建 dict
data={'year':[2016,2017,2018],
'flag':['hello','world','nice'],
'status':[90,70,80]}
把 dict 转为 seires;
不指定 index 时， data 的 key 则会为 Series 的 index ser=(data)
把 dict 转为 Dataframe;
不指定 columns,data