文章初衷
series，又称序列。是pandas库中的一种常用数据结构。为了提高工作效率，笔者总结了该数据结构的一些常用使用方法，尽量使读者只需看本篇文章即可无障碍掌握这个叫series的数据结构的用法。
案例引入包
import numpy as np
import pandas as pd
pandas.core.series.Series的代码组成
pd.Series(data,index,dtype,name)
data：数据可以为list()、np.array()、dict()。
index：索引，其长度必须与数据长度相同。
dtype：数据类型。
name：pandas.Series这个数据结构的名称。
pandas.core.series.Series的常用创建方式
方式1
s1 = pd.Series([1.2, 3.2, 1.2, 2.4, 3.3])
0 1.2
1 3.2
2 1.2
3 2.0
4 4.0
5 3.3
dtype: float64
方式2
s2 = pd.Series([1.2, 3.2, 1.2, 2.4, 3.3], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], name='series2')
a 1.2
b 3.2
c 1.2
d 2.4
e 3.3
Name: series2, dtype: float64
方式3
s3 = pd.Series(np.array([1.2, 3.2, 1.2, 2.4, 3.3]), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
a 1.2
b 3.2
c 1.2
d 2.4
e 3.3
dtype: float64
方式4
s4 = pd.Series({'北京': 12, '大连': 23, '四川': 22})
北京 12
大连 23
四川 22
dtype: int64
方式...
pandas.core.series.Series结构中获取全部值
s1.values
返回的是一个numpy array
array([1.2, 3.2, 1.2, 2.4, 3.3])
pandas.core.series.Series结构中获取全部索引
- 返回类型：
pandas.core.indexes.range.RangeIndex
左闭右开
s1.index
RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)
- 返回类型：
list()
s1.index.tolist()
[0, 1, 2, 3, 4]
- 返回类型：
pandas.core.indexes.base.Index
s4.index
Index(['北京', '大连', '四川'], dtype='object')
- 返回类型：
list()
s4.index.tolist()
['北京', '大连', '四川']
pandas.core.series.Series结构中各种信息的获取
- 获取数据类型
s1.dtype
dtype('float64')
- 获取维度
s1.ndim
1
- 获取形状
s1.shape
(5,)
- 获取元素个数
s1.size
5
- 获取总结信息
s1.info
<bound method Series.info of 0 1.2
1 3.2
2 1.2
3 2.4
4 3.3
dtype: float64>
s1.info()
<class 'pandas.core.series.Series'>
RangeIndex: 5 entries, 0 to 4
Series name: None
Non-Null Count Dtype
-------------- -----
5 non-null float64
dtypes: float64(1)
memory usage: 168.0 bytes
pandas.core.series.Series结构的切片
- 对于index为排序数字的，左闭右开。
s1[0:3]
0 1.2
1 3.2
2 1.2
dtype: float64
- 对于index为非排序数字的，左闭右闭。
s4['北京':'大连']
北京 12
大连 23
dtype: int64