pandas 数据结构之Series的使用方法

更新时间：2020-07-07 12:42:01 作者：startmvc

1.SeriesSeries是一个类数组的数据结构，同时带有标签（lable）或者说索引（index）。1.1下边生

1. Series

Series 是一个类数组的数据结构，同时带有标签（lable）或者说索引（index）。

1.1 下边生成一个最简单的Series对象，因为没有给Series指定索引，所以此时会使用默认索引(从0到N-1)。


# 引入Series和DataFrame
In [16]: from pandas import Series,DataFrame
In [17]: import pandas as pd

In [18]: ser1 = Series([1,2,3,4])

In [19]: ser1
Out[19]: 
0 1
1 2
2 3
3 4
dtype: int64

1.2 当要生成一个指定索引的Series 时候，可以这样：　　


# 给index指定一个list
In [23]: ser2 = Series(range(4),index = ["a","b","c","d"])

In [24]: ser2
Out[24]: 
a 0
b 1
c 2
d 3
dtype: int64

1.3 也可以通过字典来创建Series对象


In [45]: sdata = {'Ohio': 35000, 'Texas': 71000, 'Oregon': 16000, 'Utah': 5000}

In [46]: ser3 = Series(sdata)
# 可以发现，用字典创建的Series是按index有序的
In [47]: ser3
Out[47]: 
Ohio 35000
Oregon 16000
Texas 71000
Utah 5000
dtype: int64

在用字典生成Series的时候，也可以指定索引，当索引中值对应的字典中的值不存在的时候，则此索引的值标记为Missing，NA，并且可以通过函数（pandas.isnull，pandas.notnull）来确定哪些索引对应的值是没有的。


In [48]: states = ['California', 'Ohio', 'Oregon', 'Texas']

In [49]: ser3 = Series(sdata,index = states)

In [50]: ser3
Out[50]: 
California NaN
Ohio 35000.0
Oregon 16000.0
Texas 71000.0
dtype: float64
# 判断哪些值为空
In [51]: pd.isnull(ser3)
Out[51]: 
California True
Ohio False
Oregon False
Texas False
dtype: bool

In [52]: pd.notnull(ser3)
Out[52]: 
California False
Ohio True
Oregon True
Texas True
dtype: bool

1.4 访问Series中的元素和索引：


# 访问索引为"a"的元素
In [25]: ser2["a"]
Out[25]: 0
# 访问索引为"a","c"的元素
In [26]: ser2[["a","c"]]
Out[26]: 
a 0
c 2
dtype: int64
# 获取所有的值
In [27]: ser2.values
Out[27]: array([0, 1, 2, 3])
# 获取所有的索引
In [28]: ser2.index
Out[28]: Index([u'a', u'b', u'c', u'd'], dtype='object')

1.5 简单运算

在pandas的Series中，会保留NumPy的数组操作（用布尔数组过滤数据，标量乘法，以及使用数学函数），并同时保持引用的使用


In [34]: ser2[ser2 > 2]
Out[34]: 
a 64
d 3
dtype: int64

In [35]: ser2 * 2
Out[35]: 
a 128
b 2
c 4
d 6
dtype: int64

In [36]: np.exp(ser2)
Out[36]: 
a 6.235149e+27
b 2.718282e+00
c 7.389056e+00
d 2.008554e+01
dtype: float64

1.6 Series的自动对齐

Series的一个重要功能就是自动对齐（不明觉厉），看看例子就明白了。差不多就是不同Series对象运算的时候根据其索引进行匹配计算。


# ser3 的内容
In [60]: ser3
Out[60]: 
Ohio 35000
Oregon 16000
Texas 71000
Utah 5000
dtype: int64
# ser4 的内容
In [61]: ser4
Out[61]: 
California NaN
Ohio 35000.0
Oregon 16000.0
Texas 71000.0
dtype: float64
# 相同索引值的元素相加
In [62]: ser3 + ser4
Out[62]: 
California NaN
Ohio 70000.0
Oregon 32000.0
Texas 142000.0
Utah NaN
dtype: float64

1.7 命名

Series对象本身，以及索引都有一个 name 属性


In [64]: ser4.index.name = "state"

In [65]: ser4.name = "population"

In [66]: ser4
Out[66]: 
state
California NaN
Ohio 35000.0
Oregon 16000.0
Texas 71000.0
Name: population, dtype: float64

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。