Python语言pandas包series的用法

By sto at 2019-03-16 • 0人收藏 • 120人看过

1 创建方法

1.1 通过list创建series

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> 
>>> s1 = pd.Series(['a','b','c','d'])
>>> s1
0    a
1    b
2    c
3    d
dtype: object
>>> s1.values
array(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype=object)
>>> s1.index
RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)


1.2 通过arange创建series


>>> s2 = pd.Series(np.arange(5))
>>> s2
0    0
1    1
2    2
3    3
4    4
dtype: int64

1.3 通过字典dict创建series


>>> s3 = pd.Series({1:'a', 2:'b', 3:'c'})
>>> s3
1    a
2    b
3    c
dtype: object


1.4 可指定index值进行创建


>>> s4 = pd.Series([10, 100, 1000, 1000], index=['no1', 'no2', 'no3', 'no4'])
>>> s4
no1      10
no2     100
no3    1000
no4    1000
dtype: int64


2 基本操作


2.1 获取对应的值或范围


>>> s4['no1']
10
>>> s4[s4>555]
no3    1000
no4    1000
dtype: int64


2.2 可将series转换为字典dict


>>> s4.to_dict()
{'no1': 10, 'no2': 100, 'no3': 1000, 'no4': 10000}


2.3 修改index值

>>> s10 = pd.Series({1:'a', 2: 'b', 3:'c'})
>>> s10
1    a
2    b
3    c
dtype: object
>>> 
>>> 
>>> index_1 = ['A', 'B', 'C', 'D']
>>> s11 = pd.Series(s10, index=index_1)
>>> s11
A    NaN
B    NaN
C    NaN
D    NaN
dtype: object

遗留问题:修改index的同时,其值被重置为NaN

2.4 给series起名字

>>> s4.index.name = 'index demo'
>>> s4
index demo
no1       10
no2      100
no3     1000
no4    10000
dtype: int64


登录后方可回帖

信息栏
数据人网是数据人学习、交流和分享的平台,专注于从数据中学习,努力发觉数据之洞见,积极利用数据之价值
Loading...