pandas.series()的幾種建立方法。
import numpy as np
import pandas as pd
# 使用乙個列表生成乙個series
s1 = pd.series([1, 2, 3, 4])
print(s1)
'''0 1
1 2
2 3
3 4
dtype: int64
'''# 返回所有的索引
print(s1.index)
'''rangeindex(start=0, stop=4, step=1)
'''# 使用陣列生成乙個series
s2 = pd.series(np.arange(7))
print(s2)
'''0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
6 6
dtype: int64
'''# 使用乙個字典生成series，其中字典的鍵，就是索引
s3 = pd.series()
print(s3)
print(s3.values)
print(s3.index)
'''1 1
2 2
3 3
dtype: int64
[1 2 3]
index(['1', '2', '3'], dtype='object')
'''# 使用列表生成序列，並且指定索引
s4 = pd.series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
print(s4)
'''a 1
b 2
c 3
d 4
dtype: int64
'''# 通過索引查詢值
print(s4['a']) # 1
print(s4[s4>2])
'''c 3
d 4
dtype: int64
'''# 將series轉換為字典
print(s4.to_dict()) #
s5 = pd.series(s4.to_dict())
print(s5)
'''a 1
b 2
c 3
d 4
dtype: int64
'''# 為s5指定乙個新的索引
index_1 = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
s6 = pd.series(s5, index=index_1)
print(s6)
'''a 1.0
b 2.0
c 3.0
d 4.0
e nan
dtype: float64
'''# 判斷s6的每一項是否為nan
print(s6.isnull())
'''a false
b false
c false
d false
e true
dtype: bool
'''print(s6.notnull())
'''a true
b true
c true
d true
e false
dtype: bool
'''# 為 series 命名
s6.name = 'demo'
print(s6)
'''a 1.0
b 2.0
c 3.0
d 4.0
e nan
name: demo, dtype: float64
'''# 為 索引 命名
s6.index.name = 'demo index'
print(s6)
'''demo index
a 1.0
b 2.0
c 3.0
d 4.0
e nan
name: demo, dtype: float64
'''
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