DAY 4
0
AI & Data

## Day4-輕鬆駕馭數據part2

• 將numpy和pandas匯入，並從新命名
``````import numpy as np
import pandas as pd
``````
• 產生series資料，並取出它的值
``````data = pd.Series([0.25, 0.33, 0.85, 1.0])
data.values
``````

array([0.25, 0.33, 0.85, 1. ])

• 取第一行的資料，資料標籤從0開始計算。
``````data[1]
``````

• 產生0~10範圍整數的3*4陣列，並且定義行的標籤名稱
``````rng = np.random.RandomState(42)
ser = pd.Series(rng.randint(0, 10, 4))
df = pd.DataFrame(rng.randint(0, 10, (3, 4)),
columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df
``````

A B C D
0 6 9 2 6
1 7 4 3 7
2 7 2 5 4

• 建立兩個序列資料，並輸出area與population出現的標籤值。
``````area = pd.Series({'Alaska': 120000, 'Texas': 8875742,
'California': 453788}, name='area')
population = pd.Series({'California': 42577, 'Texas': 26448443,
'New York': 757367836}, name='population')
area.index | population.index
``````

Index(['Alaska', 'California', 'New York', 'Texas'], dtype='object'

• 產生1~10亂數整數的3*3矩陣，其行標籤維'A','B','C'
``````B = pd.DataFrame(rng.randint(0, 10, (3, 3)),
columns=list('ACB'))
B
``````

A C B
0 4 0 9
1 5 8 0
2 9 2 6