python开发笔记-变长字典Series的使用

Series的基本特征：

1、类似一维数组的对象

2、由数据和索引组成

import pandas as pd
>>> aSer=pd.Series([1,2.0,'a'])
>>> aSer
0    1
1    2
2    a
dtype: object

　　

bSer=pd.Series(['apple','peach','lemon'],index=[1,2,3])
>>> bSer
1    apple
2    peach
3    lemon
dtype: object
>>> bSer.index
Int64Index([1, 2, 3], dtype='int64')
>>> bSer.values
array(['apple', 'peach', 'lemon'], dtype=object)

　　Series的基本运算：

from pandas import Series
>>> aSer=Series([3,5,7],index=['a','b','c'])
>>>
>>> aSer['b']
5
aSer*2
a     6
b    10
c    14
dtype: int64
>>> import numpy as np
>>> np.exp(aSer)
a      20.085537
b     148.413159
c    1096.633158
dtype: float64

　　Series的数据对齐：

import pandas as pd
>>> data={'AXP':'86.40','CSCO':'122.64','BA':'99.44'}
>>> sindex=['AXP','CSCO','BA','AAPL']
>>> aSer=pd.Series(data,index=sindex)
>>> aSer
AXP      86.40
CSCO    122.64
BA       99.44
AAPL       NaN
dtype: object
>>> pd.isnull(aSer)
AXP     False
CSCO    False
BA      False
AAPL     True
dtype: bool

　　重要功能：在算术运算中自动对齐不同索引的数据。

aSer=pd.Series(data,index=sindex)
>>> aSer
AXP      86.40
CSCO    122.64
BA       99.44
AAPL       NaN
dtype: object
>>> bSer={'AXP':'86.40','CSCO':'122.64','CVX':'23.78'}
cSer=pd.Series(bSer)
>>> aSer+cSer
AAPL             NaN
AXP       86.4086.40
BA               NaN
CSCO    122.64122.64
CVX              NaN
dtype: object

　　

Series的name属性：

1、Series对象本身及其索引均有一个name属性

2、Series的name属性与其他功能关系密切

import pandas as pd
>>> data={'AXP':'86.40','CSCO':'122.64','BA':'99.44'}
>>> sindex=['AXP','CSCO','BA','AAPL']
>>> aSer=pd.Series(data,index=sindex)
>>> aSer.name='cnames'
>>> aSer.index.name='volume'
>>> aSer
volume
AXP      86.40
CSCO    122.64
BA       99.44
AAPL       NaN
Name: cnames, dtype: object