Series 是pandas两大数据结构中(DataFrame,Series)的一种。使用pandas 前需要将pandas 模块引入,因为Series和DataFrame用的次数非常多,所以将其引入本地命名空间中会更方便。

  1.  
    from pandas import Series, DataFrame
  2.  
    import pandas as pd

因此,一般在代码中看到pd.,都指的是pandas。

1.创建Series

Series的定义: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)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。

Series对象本质上是一个NumPy的数组,因此NumPy的数组处理函数可以直接对Series进行处理。但是Series除了可以使用位置作为下标存取元素之外,还可以使用标签下标存取元素,这一点和字典相似。每个Series对象实际上都由两个数组组成:

index: 它是从NumPy数组继承的Index对象,保存标签信息。
values: 保存值的NumPy数组。

注意三点:

1. Series是一种类似于一维数组(数组:ndarray)的对象

2. 它的数据类型没有限制(各种NumPy数据类型)

3. 它有索引,把索引当做数据的标签(key)看待,这样就类似字典了(只是类似,实质上市数组)

4.Series同时具有数组和字典的功能,因此它也支持一些字典的方法

创建数组,例如:

  1.  
    In [1]:arr=[1,2,3,4] #创建数组
  2.  
     
  3.  
    In [2]:arr
  4.  
    Out[2]: [1, 2, 3, 4]

创建Series:

  1.  
    series_1=Series(arr)
  2.  
    series_1
  3.  
    Out[146]: 
  4.  
    0    1
  5.  
    1    2
  6.  
    2    3
  7.  
    3    4
  8.  
    dtype: int64
  9.  
    series_2=Series([1,2,3,4])
  10.  
    series_2
  11.  
    Out[148]: 
  12.  
    0    1
  13.  
    1    2
  14.  
    2    3
  15.  
    3    4
  16.  
    dtype: int64

创建包含多种数据类型的Series:

  1.  
    series_3=Series([1,2,'3',4,'a']) <span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">#包含数字和字符串</span>
  2.  
    series_3
  3.  
    Out[150]: 
  4.  
    0    1
  5.  
    1    2
  6.  
    2    3
  7.  
    3    4
  8.  
    4    a
  9.  
    dtype: object #类型变成了字符串

2.Series索引

Series创建后会自动生成索引,默认从0开始

可以指定和修改索引

  1.  
    In [154]: series_4.index=['a','b','c']
  2.  
     
  3.  
    In [155]: series_4
  4.  
    Out[155]:
  5.  
    a 1
  6.  
    b 2
  7.  
    c 3

修改索引除了这里的直接修改还有一个reindex()方法。

3.Series增删改查

Series创建后可以对数据进行增删改查

3.1 增:

Series的add()方法是加法计算不是增加Series元素用的。

使用append连接其他Series

3.2删:

  1.  
    In [162]: series_4.drop('a')
  2.  
    Out[162]:
  3.  
    b 2
  4.  
    c 3
  5.  
    dtype: int64

3.3 改:

  1.  
    In [170]: series_4['a']=4
  2.  
     
  3.  
    In [171]: series_4
  4.  
    Out[171]:
  5.  
    a 4
  6.  
    b 2
  7.  
    c 3
  8.  
    dtype: int64

3.4 查:

通过索引查单值

  1.  
    In [172]: series_4['a']
  2.  
    Out[172]: 4

通过索引序列查多值:

  1.  
    series_4[['a','b']]
  2.  
    Out[174]:
  3.  
    a 4
  4.  
    b 2
  5.  
    dtype: int64

通过布尔类型索引筛选:

  1.  
    In [175]: series_4[series_4>2]
  2.  
    Out[175]:
  3.  
    a 4
  4.  
    c 3
  5.  
    dtype: int64

通过位置切片和标签切片查询数据:

  1.  
    series_4
  2.  
    Out[194]:
  3.  
    a 4
  4.  
    b 2
  5.  
    c 3
  6.  
    dtype: int64
  7.  
     
  8.  
    series_4[:2]
  9.  
    Out[195]:
  10.  
    a 4
  11.  
    b 2
  12.  
    dtype: int64
  13.  
     
  14.  
    series_4['a':'c']
  15.  
    Out[196]:
  16.  
    a 4
  17.  
    b 2
  18.  
    c 3
  19.  
    dtype: int64

4.通过字典创建Series

  1.  
    series_5=Series({'a':1,'b':2,'c':3})
  2.  
     
  3.  
    series_5
  4.  
    Out[201]:
  5.  
    a 1
  6.  
    b 2
  7.  
    c 3
  8.  
    dtype: int64

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