pandas 入門之Series學習

2021-09-02 15:05:10 字數 3552 閱讀 3170

pandas 入門學習

series 使用方法：

import pandas as pd


from pandas import series, dataframe


import numpy as np
series 是一種類似於一維陣列的物件，它是由一組資料（各種numpy資料）以及一組與之相關的索引組成

obj = series([1


,2,3


,4,5


])
obj
0    1


1 2


2 3


3 4


4 5


dtype: int64
obj.values   #可以通過values訪問物件的值
array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=int64)
obj.index # 可以通過index 檢視物件的索引
rangeindex(start=0, stop=5, step=1)
obj = series([1


,2,3


,4,5


],index=


['a'


,'b'


,'c'


,'d'


,'e'])


# 指明索引
obj
a    1


b 2


c 3


d 4


e 5


dtype: int64
obj.index
index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')
obj.values
array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=int64)
obj[


'a']
1
obj[


['a'


,'b']]


# 訪問通過索引訪問值
a    1


b 2


dtype: int64
obj[obj >


2]
c    3


d 4


e 5


dtype: int64
obj.values*


2
array([ 2,  4,  6,  8, 10], dtype=int64)
obj*


2
a     2


b 4


c 6


d 8


e 10


dtype: int64
np.exp(obj)
a      2.718282


b 7.389056


c 20.085537


d 54.598150


e 148.413159


dtype: float64
obj
a    1


b 2


c 3


d 4


e 5


dtype: int64
直接使用字典建立series物件

dic =


df = series(dic)


# 物件的索引可以指定d但是需要和字典關鍵字一樣，不指定的話就是字典的關鍵字
df
a    1


b 2


c 3


d 4


dtype: int64
idx =


['w'


,'x'


,'b'


,'a'


]
df = series(dic, index=idx)


# 指定索引和字典的關鍵字求交集，如果沒有交集則為nan
df
w    nan


x nan


b 2.0


a 1.0


dtype: float64
如何處理確實資料：

檢測是否存在缺失資料 isnull（）, notnull（）函式

df.isnull(


)# w，x存在缺失值
w     true


x true


b false


a false


dtype: bool
df.notnull(


)
w    false


x false


b true


a true


dtype: bool
series 最重要的乙個功能就是：它在算術運算時會自動對齊不同索引的資料（不懂這句話等深入看了再解釋吧）

df.name =


'values'


# 物件本身和索引的name屬性
df.index.name =


'zimu'
df
zimu


w nan


x nan


b 2.0


a 1.0


name: values, dtype: float64
df.index =


['l'


,'s'


,'p'


,'p'


]# 索引可以修改
df
l    nan


s nan


p 2.0


p 1.0


name: values, dtype: float64

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