Pandas库的使用--Series

一。概念数组

Series至关于一维数组。函数

1.调用Series的原生方法建立spa

import pandas as pd

s1 = pd.Series(data=[1,2,4,6,7],index=['a','b','c','d','e'])# index表示索引 print(s1['a'])
print(s1[0])
print(s1[:3])# Series中切片是一个闭合区间表示Series中0-3的元素
print(s1['a':'d']) # 范围是一个闭合
print(s1[['a','d']]) #用逗号隔开,表示分别取这两个元素 注意 这里用两个中括号括起来

 

2.使用字典生成Series3d

 

sdata = {'beijing':45000, 'shanghai':71000, 'guangzhou':16000, 'shengzheng':5000}
obj3 = Series(sdata)
print(obj3)
print("-"*40)


 
 
states = ['hangzhou', 'shanghai', 'guangzhou','beijing']
obj4 = Series(sdata, index = states) # 索引重置 使用字典生成Series,并额外指定index,不匹配部分为NaN。
print(obj4)
# #替换index 索引替换
obj.index = ['Bob', 'Steve', 'Jeff', 'Ryan']
print(obj)
#Series相加,相同索引部分相加。不相同的索引部分为NaN
print(obj3 + obj4)
 

 

 二。Series的相关特性及函数code

from pandas import Series

#用数组生成Series ,默认状况下使用数字索引
obj = Series([4, 7, -5, 3])
print(obj)
print(obj.values)
print(obj.index)
print(obj.shape,obj.ndim) # 这里 shape表示每个维度的数量, ndim表示的是维度

 

obj2 = Series([4, 7, -5, 3], index = ['d', 'b', 'a', 'c'])

print(obj2.index)
print(obj2['a'])
obj2['d']=6 #替换Series中的元素

print(obj2) # print(obj2[:3]) # 数字的下标还存在,也能够分片 # print(obj2[['c', 'a', 'd']]) #获取索引a,c,d的值 # print(obj2[obj2 > 0]) # 找出大于0的元素
# print('b' in obj2) # 判断索引是否存在
# print('e' in obj2)
# print("-"*40)

 

# # #指定Series及其索引的名字obj4.name = '我定义的名字'obj4.index.name = 'index'print(obj4)

 



 

 持续更新中。。。。,欢迎你们关注个人公众号LHWorld.blog

相关文章
相关标签/搜索