Pandas数据结构之Series
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Pandas数据结构之Series相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Series是带有标签的一维数组,可以保存任何数据类型(整数,字符串,浮点数,python对象)
index查看series索引,values查看series值
series相比于ndarray,是一个自带索引index的数组--> 一维数组 + 对应索引
series和dict相比,series更像是一个有顺序的字典
创建方法
1.由字典创建,字典的key就是index,values就是values
dic = {‘a‘:1 ,‘b‘:2 , ‘c‘:3, ‘4‘:4, ‘5‘:5}
s = pd.Series(dic)
print(s)
4 4
5 5
a 1
b 2
c 3
dtype: int64
2.由数组创建(一维数组)
arr = np.random.randn(5)
s = pd.Series(arr)
print(arr)
print(s)
# 默认index是从0开始,步长为1的数字
s = pd.Series(arr, index = [‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘e‘],dtype = np.object)
print(s)
# index参数:设置index,长度保持一致
# dtype参数:设置数值类型
[ 0.11206121 0.1324684 0.59930544 0.34707543 -0.15652941]
0 0.112061
1 0.132468
2 0.599305
3 0.347075
4 -0.156529
dtype: float64
a 0.112061
b 0.132468
c 0.599305
d 0.347075
e -0.156529
dtype: object
3. 由标量创建
s = pd.Series(10, index = range(4))
print(s)
# 如果data是标量值,则必须提供索引。该值会重复,来匹配索引的长度
0 10
1 10
2 10
3 10
dtype: int64
以上是关于Pandas数据结构之Series的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
2pandas数据结构之Series——选取Series子集