pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False)

首先介绍一下基本的:

data : array-like, dict, or scalar value,数组类型

index : array-like or Index (1d),

dtype : numpy.dtype or None

copy : boolean, default False

初始化时,如果只输入data和index,则得保证两者长度相同,否则报错:
>>> pd.Series(range(4),index=list("list"))
l 0
i 1
s 2
t 3
dtype: int32 >>> pd.Series(range(5),index=list("list"))
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "E:\Python3\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 245, in __init__
data = SingleBlockManager(data, index, fastpath=True)
File "E:\Python3\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 4070, in __init__
fastpath=True)
File "E:\Python3\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 2685, in make_block
return klass(values, ndim=ndim, fastpath=fastpath, placement=placement)
File "E:\Python3\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 109, in __init__
len(self.mgr_locs)))
ValueError: Wrong number of items passed 5, placement implies 4 >>> pd.Series(range(4),index=list("lists"))
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "E:\Python3\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 245, in __init__
data = SingleBlockManager(data, index, fastpath=True)
File "E:\Python3\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 4070, in __init__
fastpath=True)
File "E:\Python3\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 2685, in make_block
return klass(values, ndim=ndim, fastpath=fastpath, placement=placement)
File "E:\Python3\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 109, in __init__
len(self.mgr_locs)))
ValueError: Wrong number of items passed 4, placement implies 5

创建一个series:

>>> se = pd.Series(range(5))
>>> se.name = "values"
>>> se = pd.Series(range(5),name="values")
>>> se
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
Name: values, dtype: int32
# 两者效果等价

可以更改index:

>>> se.index
RangeIndex(start=0, stop=5, step=1) >>> se.index = list("abcde")
>>> se
a 0
b 1
c 2
d 3
e 4
Name: values, dtype: int32

将index列命名:

>>> se.index.name = "id"
>>> se
id
a 0
b 1
c 2
d 3
e 4
Name: values, dtype: int32

转化为dataframe:

>>> se.to_frame()
values
id
a 0
b 1
c 2
d 3
e 4

选出一个:

>>> se["b"]
1
>>> se.loc["b"]
1

但是里面的字符串不能用数字,(否则会被认为是切片操作选择):

>>> se[1]   # 元素充足时
1 >>> se[5] # 元素不足时,报错
Traceback (most recent call last):
File "E:\Python3\lib\site-packages\pandas\indexes\base.py", line 2169, in get_value
tz=getattr(series.dtype, 'tz', None))
File "pandas\index.pyx", line 98, in pandas.index.IndexEngine.get_value (pandas\index.c:3557)
File "pandas\index.pyx", line 106, in pandas.index.IndexEngine.get_value (pandas\index.c:3240)
File "pandas\index.pyx", line 154, in pandas.index.IndexEngine.get_loc (pandas\index.c:4279)
File "pandas\src\hashtable_class_helper.pxi", line 732, in pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas\hashtable.c:13742)
File "pandas\src\hashtable_class_helper.pxi", line 740, in pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas\hashtable.c:13696)
KeyError: 5 During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "E:\Python3\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 603, in __getitem__
result = self.index.get_value(self, key)
File "E:\Python3\lib\site-packages\pandas\indexes\base.py", line 2175, in get_value
return tslib.get_value_box(s, key)
File "pandas\tslib.pyx", line 946, in pandas.tslib.get_value_box (pandas\tslib.c:19053)
File "pandas\tslib.pyx", line 962, in pandas.tslib.get_value_box (pandas\tslib.c:18770)
IndexError: index out of bounds >>> se[5] = "s" # 也是错误的,越界了
												

pandas的Series的更多相关文章

  1. 利用Python进行数据分析(7) pandas基础: Series和DataFrame的简单介绍

    一.pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析.它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法. pandas 有两个主要的数据结构 ...

  2. 金融量化分析【day110】:Pandas的Series对象

    一.pandas简介安装 pandas是一个强大的python数据分析的工具包 pandsa是基于NumPy构建的 1.pandas的主要功能 1.具备对其功能的数据结构DataFrame.Serie ...

  3. Pandas之Series+DataFrame

    Series是带有标签的一维数组,可以保存任何数据类型(整数,字符串,浮点数,python对象) index查看series索引,values查看series值 series相比于ndarray,是一 ...

  4. Python之Pandas中Series、DataFrame

    Python之Pandas中Series.DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一 ...

  5. 数据科学:Pandas 和 Series 的 describe() 方法

    一.Pandas 和 Series 的 describe() 方法 1)功能 功能:对数据中每一列数进行统计分析:(以“列”为单位进行统计分析) 默认只先对“number”的列进行统计分析: 一列数据 ...

  6. Pandas 数据结构Series:基本概念及创建

    Series:"一维数组" 1. 和一维数组的区别 # Series 数据结构 # Series 是带有标签的一维数组,可以保存任何数据类型(整数,字符串,浮点数,Python对象 ...

  7. Pandas之Series

    # Series 数据结构 # Series 是带有标签的一维数组,可以保存任何数据类型(整数,字符串,浮点数,Python对象等),轴标签统称为索引 import numpy as np impor ...

  8. pandas学习series和dataframe基础

    PANDAS 的使用 一.什么是pandas? 1.python Data Analysis Library 或pandas 是基于numpy的一种工具,该工具是为了解决数据分析人物而创建的. 2.p ...

  9. Python之Pandas中Series、DataFrame实践

    Python之Pandas中Series.DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一 ...

随机推荐

  1. 《从零开始学Swift》学习笔记(Day2)——使用Web网站编写Swift代码

    Swift 2.0学习笔记——使用Web网站编写Swift代码 原创文章,欢迎转载.转载请注明:关东升的博客 Swift程序不能在Windows其他平台编译和运行,有人提供了一个网站swiftstub ...

  2. 【穿插】Python基础之文件、文件夹的创建,对上一期代码进行优化

    在上一期妹子图的爬虫教程中,我们将图片都保存在了代码当前目录下,这样并不便于浏览,我们应该将同一个模特的图片都放在一个文件夹中. 今天我们就简单讲一下Python下如何创建文件.文件夹,今后就可以用上 ...

  3. API网关性能比较:NGINX vs. ZUUL vs. Spring Cloud Gateway vs. Linkerd API 网关出现的原因

    API网关性能比较:NGINX vs. ZUUL vs. Spring Cloud Gateway vs. Linkerd http://www.infoq.com/cn/articles/compa ...

  4. tomcat部署jenkins启动报错:insufficient free space available after evicting expired cache entries-consider increasing the maximum size of the cache.

    在tomcat里面部署jenkins,启动tomcat,在jenkins上操作不久之后,jenkins就挂掉了,查看tomcat控制台,报内存溢出信息: 解决该问题方法,修改tomcat/bin目录下 ...

  5. 内置函数:sorted 用法

    内置函数——sorted  对list.dict进行排序,Python提供了两个方法 对给定的List L进行排序,方法1: 用List的成员函数sort进行排序,在本地进行排序,不返回副本方法2: ...

  6. windows8.1电话激活密钥

    请断网安装Windows 8.1核心版:334NH-RXG76-64THK-C7CKG-D3VPT Windows 8.1专业版:XHQ8N-C3MCJ-RQXB6-WCHYG-C9WKB

  7. 蓝图、基于DBUtils实现数据库连接池、上下文管理等

    基于DBUtils实现数据库连接池 小知识: 1.子类继承父类的三种方式 class Dog(Animal): #子类 派生类 def __init__(self,name,breed, life_v ...

  8. (C#)ListView双击Item事件

    /// <summary> /// 双击选择播放列表项进行播放 /// </summary> /// <param name="sender"> ...

  9. asp.net Cookie 用户登陆时记住我

    /// <summary> /// 判断Cookie中存储的数据 /// </summary> protected void CheckUserCookie() { //先判断 ...

  10. Cookie用法简介

    java操作Cookie---javax.servlet.http.Cookie 1.增加一个Cookie Cookie cookie = new Cookie("username" ...