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3.1 series介绍

时间:2022-12-31 00:11:17浏览次数:33  
标签:Series series 3.1 介绍 int64 pd sr dtype Out

pandas简介

pandas是一个强大的 Python数据分析的工具包,是基于NmPy构建的。 pandas的主要功能 具备对其功能的数据结构 Dataframe, Series 集成时间序列功能 提供丰富的数学运算和操作 灵活处理缺失数据 安装方法:pip install pandas 引用方法:import pandas as pd

 

Series-一维数据对象

Series是一种类似于一维数组的对象,由一组数据和一组与之相关的数据标签(索引)组成。
创建方式:
In [7]: pd.Series([4,7,-4,2])
Out[7]:
0 4
1 7
2 -4
3 2
dtype: int64

In [8]: pd.Series([3,2,1,-5],index=['a','b','c','d'])
Out[8]:
a 3
b 2
c 1
d -5
dtype: int64

In [9]: pd.Series({'a':1,'b':2})
Out[9]:
a 1
b 2
dtype: int64

In [10]: pd.Series(0,index=['a','b','c','d'])
Out[10]:
a 0
b 0
c 0
d 0
dtype: int64    

获取值数组和索引数组:values属性和 index属性
Series比较像列表(数组)和字典的结合体

Series-使用特性

Series 支持arry的特性(下标):
    从 ndarray 创建 Series: Series(arr)    
    与标量运算:sr*2
    两个 benes运算:sr1 + sr2
    索引:sr[0],sr[[1,2,4]]
    切片:sr[0:2]
    通用函数:np.abs(sr)
    布尔值过滤:sr[sr>0]

Series支持字典的特性(标签)
    从字典创建 Series:  Series(dic),
    in运算:'a' in sr
    键索引:sr['a'],sr[['a','b','d']]

  

In [1]: import pandas as pd

In [2]: import numpy as np

In [3]: pd.Series(np.arange(5))
Out[3]:
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
dtype: int32

In [4]: pd.Series([2,3,4,5],index=['a','b','c','d'])
Out[4]:
a 2
b 3
c 4
d 5
dtype: int64

In [5]: sr = pd.Series([2,3,4,5],index=['a','b','c','d'])

In [6]: sr[0]
Out[6]: 2

In [7]: sr + 2
Out[7]:
a 4
b 5
c 6
d 7
dtype: int64


In [8]: sr + sr
Out[8]:
a 4
b 6
c 8
d 10
dtype: int64


In [9]: sr[0:2]
Out[9]:
a 2
b 3
dtype: int64

In [10]: sr
Out[10]:
a 2
b 3
c 4
d 5
dtype: int64

In [11]: sr[sr>4]
Out[11]:
d 5
dtype: int64



In [12]: sr = pd.Series({'a':1,'b':2})

In [13]: sr
Out[13]:
a 1
b 2
dtype: int64



In [12]: sr = pd.Series({'a':1,'b':2})

In [13]: sr
Out[13]:
a 1
b 2
dtype: int64

In [14]: sr['a']
Out[14]: 1

In [15]: 'a' in sr
Out[15]: True

In [16]: 'c' in sr
Out[16]: False

In [17]: for i in sr:
...: print(i)
...:
1
2

In [18]: sr.index
Out[18]: Index(['a', 'b'], dtype='object')

In [19]: sr.index[0]
Out[19]: 'a'

In [20]: sr.values
Out[20]: array([1, 2], dtype=int64)


In [21]: sr = pd.Series([1,2,3,4],index=['a','b','c','d'])

In [22]: sr
Out[22]:
a 1
b 2
c 3
d 4
dtype: int64

In [24]: sr[['a','c']]
Out[24]:
a 1
c 3
dtype: int64



In [25]: sr['a':'c']
Out[25]:
a 1
b 2
c 3
dtype: int64

 

 

标签:Series,series,3.1,介绍,int64,pd,sr,dtype,Out
From: https://www.cnblogs.com/yuleicoder/p/12397389.html

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