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Series类型
Series类型类似于Numpy的一维数组对象,可以将该类型看做是一组数据与数据相关的标签(索引)联合而构成(带有标签的一维数组对象)。
创建方式
Series常用的创建(初始化)方式:
- 列表等可迭代对象
- ndarray数组对象
- 字典对象
- 标量
Series类型类似字典键值对
Series类型可以看做ndarray类型配了标签。
1. 通过 列表等可迭代对象 创建Series类型对象
#创建Series,通过列表等可迭代对象。
s = pd.Series([1, 2, 3])
s = pd.Series(range(5, 10))
type(s)
左侧 这组数据每个数据对应的标签
右侧 包含的数据
可以看做一维的ndarray数组,带有标签,
当然底层的存储方式不一样,
用了字典的键值对存储。
注意:range()创建方式,
和numpy不太一样,数据类型给的是int64,
而不是int32。
2.通过ndarray数组创建Series类型对象
# 通过ndarray数组创建Series。
s = pd.Series(np.array([5, 10, 20]))
3. 通过字典创建Series类型对象
再试一下通过字典创建Series,
键给谁,值给谁?
解决问题:左边的标签 也可以自己设置了。
# 通过字典创建Series。字典的key用来指定Series的标签,字典的value用来指定Series的值。
s = pd.Series({"a":23, "b":50, "c":100})
4. 再通过标量来创建Series类型对象
# 标量
s = pd.Series(100, index=["a", "b", "c"])
print(s)
没意思?
其实标量也可以创建多个,通过index=,
就是标签索引。
标签3个元素,值只有一个?没关系可以广播,
所以标量也可以创建多个值。
可以看做横着的数组立起来了。