一、Series特点
二、特点练习
import pandas as pd import numpy as np #pandas---Series #默认索引从0开始且数组类型数据 data=np.array(['张三','李四','王五','赵六']) s=pd.Series(data) print(s) #自定义索引 s=pd.Series(data,index=['100','101','102','103'],name='series_name') print(s) #字典类型数据 data={'S100':'张三','S101':'李四','S102':'王五','S103':'赵六',} s=pd.Series(data) print(s) #数字类型数据 s=pd.Series(5,index=[0,1,2,3]) print(s)
#默认索引从0开始且数组类型数据 data=[12,13,14,11,16] df=pd.Series(data) #查看基本信息 print("索引:", df.index) print("数据:", df.values) print("数据类型:", df.dtype) print("前两行数据:", df.head(2)) #对数据进行处理 #使用map函数将每个元素加倍 df_s=df.map(lambda x:x*2) print(df_s) #计算累计和 df_sum=df.cumsum() print(df_sum) #输出空值 print(df.isnull()) #对数据排序 df_sort=df.sort_values() print(df_sort)
df=pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd']) print(df[2]) #索引为2的值 print(df['b']) #索引名称为b的值 print(df[1:4]) #索引切片形式读取 #读取series序列种的索引及值 for index ,value in df.items(): print(index,value)
标签:df,Series,索引,pd,print,data,pandas From: https://www.cnblogs.com/xiaokuangnvhai/p/18640558