pandas入門 serise資料結構

pandas 的資料結構主要有兩種：series（一維） 和dataframe（二維）

import pandas as pd #pandans 匯入

①建立 ：pd.series([list1]，index=[list2])//以list1、2為引數，引數為一list;index為可選引數，若不填則預設index從0開始遞增；若添則index長度（list2的長度）需要與list1的長度相同

s1 = pd.series([1, 2, 3, 4, 5])

print('無index引數：\n',s1)
s2 = pd.series([1, 1, 1, 1, 1], index = ['a', 'b', 'c', 'd','e'])
print('有index引數：\n',s2)

無index引數：

0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
dtype: int64
有index引數：
a 1
b 1
c 1
d 1
e 1
dtype: int64

s1 = pd.series()

print(s1)

a    3

b 4
c 5
f 6
e 8
dtype: int64

s[index]或者s[index的list]

取值操作類似於陣列

import numpy as np #引入numpy

v = np.random.random_sample(50) #生成乙個有五十個隨機數陣列
s = pd.series(v)
s1 = s[[3, 4, 7]]#取出index為3，4，7的元素存為乙個新series
s2 = s[0:5]#取出index為0-5的元素
s3 = s[23]#取出index為23的元素
print("s1\n",s1)
print("s2\n",s2)
print("s3\n",s3)

s1

3 0.294339
4 0.330900
7 0.131748
dtype: float64
s2 0 0.445026
1 0.460747
2 0.160297
3 0.294339
4 0.330900
dtype: float64
s3 0.5894105708117634

取出頭n行或尾n行，n為可選引數，若不填預設n取5

s = pd.series(v)

print(s.head(3))#取出s中前三組元素

print(s.tail())#取出s中後五組元素

s.len()/求s的長度；np.shape(s)/求矩陣形狀；v.unique()/出現不重複values值

v = [10,3,2,1,1,1, np.nan]#nan為非數字資料

s = pd.series(v)
print("len():",len(s))#長度
print("shape():",np.shape(s))#形狀
print("count():",s.count())#數值資料長度（不包含nan）
print("unique()",s.unique() )#出現不重複values值,**化成集合）
print("value_counts():\n",s.value_counts())#統計非重複資料的出現次數

len(): 7

shape(): (7,)
count(): 6
unique() [10. 3. 2. 1. nan]
value_counts():
1.0 3
2.0 1
3.0 1
10.0 1
dtype: int64

s1=pd.series([1,2,3,4],index=[1,2,3,4])

s2=pd.series([1,1,1,1])
s3=s1+s2
print(s3)

0    nan

1 2.0
2 3.0
3 4.0
4 nan
dtype: float64

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