Python Pandas中Series用法總結

本文對pandas包中的一維資料型別series特點及用法進行了總結歸納。

#匯入pandas包

import pandas as pd
#建立series
#1.1.1 通過列表list
listser=pd.series([10
,20,30
,40])
print
(listser)
#1.1.2 通過字典dict
dictser=pd.series(
,name=
'數值'
)print
(dictser)
#1.1.3 通過array
import numpy as np
arryser=pd.series(np.arange(10,
15),index=
['a'
,'b'
,'c'
,'d'
,'e'])
print
(arryser)
[output]010
120230
340dtype: int64
a 10
b 40
c 5
d 90
e 35
f 40
name: 數值, dtype: int64
a 10
b 11
c 12
d 13
e 14
dtype: int64

#index

print
(arryser.index)
#values
print
(arryser.values)
[output]
index(
['a'
,'b'
,'c'
,'d'
,'e'
],dtype=
'object')[
1011
1213
14]

#iloc通過位置獲取資料

dictser[0:
1]#相當於dictser.iloc[0:1]
>>
>
a 10
name: 數值, dtype: int64
#loc通過索引獲取資料
dictser[
['a'
,'b']]
#相當於dictser.loc[['a','b']]
>>
>
a 10
b 40
name: 數值, dtype: int64
#boolean indexing獲取值
dictser[dictser.values<=10]
#獲取值不超過10的資料
>>
>
a 10
c 5
name: 數值, dtype: int64
dictser[dictser.index!=
'a']
#獲取索引值不是a的資料
>>
>
b 40
c 5
d 90
e 35
f 40
name: 數值, dtype: int64

dictser.describe(

)>>
>
count 6.000000
mean 36.666667
std 30.276504
min5.00000025%
16.25000050%
37.50000075%
40.000000
max90.000000
name: 數值, dtype: float64
dictser.mean(
)#均值
dictser.median(
)#中位數
dictser.
sum(
)#求和
dictser.std(
)#標準差
dictser.mode(
)#眾數
dictser.value_counts(
)#每個值的數量

dictser/

2#對每個值除2
dictser//
2#對每個值除2後取整
dictser%
2#取餘
dictser**
2#求平方
np.sqrt(dictser)
#求開方
np.log(dictser)
#求對數

dictser2=pd.series(

,name=
'數值'
)dictser3=dictser+dictser2
dictser3
>>
>
a 20.0
b 60.0
c nan
d 113.0
e nan
f nan
g nan
h nan
i nan
name: 數值, dtype: float64

#找出空/非空值

dictser3[dictser3.notnull()]
#非空值
>>
>
a 20.0
b 60.0
d 113.0
name: 數值, dtype: float64
dictser3[dictser3.isnull()]
#>
c nan
e nan
f nan
g nan
h nan
i nan
name: 數值, dtype: float64
#填充空值
dictser3=dictser3.fillna(dictser3.mean())
#用均值來填充缺失值
>>
>
a 20.000000
b 60.000000
c 64.333333
d 113.000000
e 64.333333
f 64.333333
g 64.333333
h 64.333333
i 64.333333
name: 數值, dtype: float64

dictser3=dictser3.drop(

'b')
print
(dictser3)
>>
>
a 20.000000
c 64.333333
d 113.000000
e 64.333333
f 64.333333
g 64.333333
h 64.333333
i 64.333333
name: 數值, dtype: float64

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