Series 入門 建立和增刪改查

2021-09-08 05:23:50 字數 2770 閱讀 6564

series 是pandas兩大資料結構中(dataframe,series)的一種。使用pandas 前需要將pandas 模組引入,因為series和dataframe用的次數非常多,所以將其引入本地命名空間中會更方便。

from pandas import series, dataframe

import pandas as pd

因此,一般在**中看到pd.,都指的是pandas。

series物件本質上是乙個numpy的陣列,因此numpy的陣列處理函式可以直接對series進行處理。但是series除了可以使用位置作為下標訪問元素之外,還可以使用標籤下標訪問元素,這一點和字典相似。每個series物件實際上都由兩個陣列組成:

index: 它是從numpy陣列繼承的index物件,儲存標籤資訊。

values: 儲存值的numpy陣列。

注意三點:

1. series是一種類似於一維陣列(陣列:ndarray)的物件

2. 它的資料型別沒有限制(各種numpy資料型別)

3. 它有索引,把索引當做資料的標籤(key)看待,這樣就類似字典了(只是類似,實質上市陣列)

4.series同時具有陣列和字典的功能,因此它也支援一些字典的方法

建立陣列,例如:

in [1]:arr=[1,2,3,4] #建立陣列

in [2]:arr

out[2]: [1, 2, 3, 4]

建立series:

series_1=series(arr)

series_1

out[

146]: 

0    1

1    2

2    3

3    4

dtype: int64

series_2=series([

1,2,3,4])

series_2

out[

148]: 

0    1

1    2

2    3

3    4

dtype: int64

建立包含多種資料型別的series:

series_3=series([

1,2,'3',4,'a']) "font-family: arial, helvetica, sans-serif;">#包含數字和字串

series_3

out[

150]: 

0    1

1    2

2    3

3    4

4    a

dtype: object

#型別變成了字串

series建立後會自動生成索引,預設從0開始

可以指定和修改索引

in [

154]: series_4.index=['a','b','c']

in [

155]: series_4

out[

155]:

a 1

b 2

c 3

修改索引除了這裡的直接修改還有乙個reindex()方法。

series建立後可以對資料進行增刪改查

series的add()方法是加法計算不是增加series元素用的。

in [

162]: series_4.drop('a')

out[

162]:

b 2

c 3

dtype: int64

in [

170]: series_4['a']=4

in [

171]: series_4

out[

171]:

a 4

b 2

c 3

dtype: int64

通過索引查單值

in [

172]: series_4['a']

out[

172]: 4

通過索引序列查多值:

series_4[[

'a','b']]

out[

174]:

a 4

b 2

dtype: int64

通過布林型別索引篩選:

in [

175]: series_4[series_4>2]

out[

175]:

a 4

c 3

dtype: int64

通過位置切片和標籤切片查詢資料:

series_4

out[

194]:

a 4

b 2

c 3

dtype: int64

series_4[:

2]out[

195]:

a 4

b 2

dtype: int64

series_4[

'a':'c']

out[

196]:

a 4

b 2

c 3

dtype: int64

series_5=series()

series_5

out[

201]:

a 1

b 2

c 3

dtype: int64

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