pandas系列—pandas库的Series类型
一、Series概述
Series是由一组数据及与之相关的数据索引组成
例子：
import pandas as pd
a = pd.Series([9,8,7,6]) #自动索引
print(a)运行结果：
0 9
1 8
2 7
3 6
dtype: int64
import pandas as pd
b = pd.Series([9,8,7,6],index=['a','b','c','d']) #自定义索引
print(b)运行结果：
a 9
b 8
c 7
d 6
dtype: int64
二、创建Series类型的方法
Series类型可由如下类型创建：python列表、标量值、python字典、ndarray、其他函数
2.1 从标量值创建
import pandas as pd
a = pd.Series(25,index=['a','b','c','d'])
print(a)运行结果：
a 25
b 25
c 25
d 25
dtype: int64
2.2 从字典类型创建
例子1：
import pandas as pd
b = pd.Series({'a':9,'b':8,'c':7})
print(b)运行结果：
a 9
b 8
c 7
dtype: int64
例子2：
import pandas as pd
c = pd.Series({'a':9,'b':8,'c':7},index=['c','a','b','d'])
print(c)运行结果：
c 7.0
a 9.0
b 8.0
d NaN
dtype: float64
2.3 从ndarray类型创建
import pandas as pd
import numpy as np
d = pd.Series(np.arange(5))
e = pd.Series(np.arange(5),index = np.arange(9,4,-1))
print(d)
print(e)运行结果：
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
dtype: int32
9 0
8 1
7 2
6 3
5 4
dtype: int32
三、Series类型的基本操作
3.1 简单的操作
Series类型包括index和values两部分
import pandas as pd
g = pd.Series([9,8,7,6],['a','b','c','d'])
g
Out[16]:
a 9
b 8
c 7
d 6
g.index
Out[18]: Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')
g.values
Out[19]: array([9, 8, 7, 6], dtype=int64)
g['b']
Out[20]: 8
g[1]
Out[21]: 8
dtype: int64
g[['c','d',0]] #自定义索引和自动索引不能混合使用
Out[24]:
c 7.0
d 6.0
0 NaN
dtype: float64
g[['c','d','a']]
Out[25]:
c 7
d 6
a 9
dtype: int643.3 Series类似ndarray类型的操作
import pandas as pd
m = pd.Series([9,8,7,6],['a','b','c','d'])
m
Out[32]:
a 9
b 8
c 7
d 6
dtype: int64
m[3]
Out[33]: 6
m[:3]
Out[34]:
a 9
b 8
c 7
dtype: int64
m[m>m.median()]
Out[35]:
a 9
b 8
dtype: int64
np.exp(m)
Out[36]:
a 8103.083928
b 2980.957987
c 1096.633158
d 403.428793
dtype: float643.3 Series类似python字典类型的操作
import pandas as pd
h = pd.Series([9,8,7,6],['a','b','c','d'])
h['b']
Out[27]: 8
'c' in h #保留字in只会判断自定义索引
Out[28]: True
0 in h
Out[29]: False
b.get('f',100) #若存在，就返回‘f’对应的值，若不存在，就返回100
Out[30]: 100
3.4 Series类型的对齐操作
Series在运算中回自动对齐不同索引的数据
import pandas as pd
p = pd.Series([9,8,7,6],['a','b','c','d'])
q = pd.Series([1,2,3],['c','b','e'])
p+q
Out[39]:
a NaN
b 10.0
c 8.0
d NaN
e NaN
dtype: float64
3.5 Series类型的name属性
Series对象和索引都可以都一个名字，存储在属性.name中
import pandas as pd
s = pd.Series([9,8,7,6],['a','b','c','d'])
s
Out[42]:
a 9
b 8
c 7
d 6
dtype: int64
s.name
s.name='Series对象'
s.index.name='索引列'
s
Out[46]:
索引列
a 9
b 8
c 7
d 6
Name: Series对象, dtype: int64
3.6 Series类型的修改
import pandas as pd
t = pd.Series([9,8,7,6],['a','b','c','d'])
t['a']=15
t.name = 'Series'
t
Out[50]:
a 15
b 8
c 7
d 6
Name: Series, dtype: int64
t.name='New Series'
t['b','c']=20
t
Out[53]:
a 15
b 20
c 20
d 6
Name: New Series, dtype: int64
- 注1：Series是一维带标签数组
- 注2：Series基本操作类似ndarray和字典，根据索引对齐
参考资料：北京理工大学嵩天老师教学视频