資料分析之pandas庫 series物件

series是pandas中最基本的物件，series類似一種一維陣列。

1.生成物件。建立索引並賦值。

s1=pd.series()

2.檢視索引和值。

s1=series([1,2,3,4],index=['

a','
b','
c','
d'])
s1執行結果：

a    1

b 2
c 3
d 4
dtype: int64

3.series有字典的功能。

'b' in s1

執行結果：
true
list(s1.iteritems())
執行結果：
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]
dict=
s2=pd.series(dict)
s2執行結果：
red 1
black 2
green 3
pink 4
dtype: int64

4.series物件的內容和索引都有個name屬性。

s1.name="

word
"s1.index.name="
number"s1
執行結果：
number
a 1b 2c 3d 4name: word, dtype: int64

5.用pandas的isnull和nonull可檢測缺失資料。

s1.isnull()

執行結果：
number
a false
b false
c false
d false
name: word, dtype: bool

1.series物件的下標運算同時支援位置和標籤兩種方式。

print("

位置下標： 
",s1[0])
print("
標籤下標： 
",s1['a'
])執行結果：
位置下標： 1標籤下標： 1

2.series物件支援位置切片和標籤切片，但需要注意的是後者包括結束標籤。

s1[1:3]

執行結果：
number
b 2c 3name: word, dtype: int64

3.和ndarray陣列一樣，可以用位置列表、位置陣列來訪問元素，同樣地，標籤列表、標籤陣列也能訪問。

s1[[1,3,2]]

執行結果：
number
b 2d 4c 3name: word, dtype: int64

4.還可通過索引進行排序（字典中缺失的則用nan作為內容）。

s1.index=["

c","
b","
a","d"
]s1執行結果：
c 1b 2a 3d 4name: word, dtype: int64

資料分析之Pandas

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