Pandas 数据结构 - Series

Pandas Series 类似表格中等一个列(column),类似于一维数组,可以保存任何数据类型 Series 由索引(index)和列组成,函数如下:
pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)

参数说明:

  • data:一组数据(ndarray 类型)。

  • index:数据索引标签,如果不指定,默认从 0 开始。

  • dtype:数据类型,默认会自己判断。

  • name:设置名称。

  • copy:拷贝数据,默认为 False。

创建一个简单的 Series 实例:

实例

import pandas as pd

a = [1, 2, 3]

myvar = pd.Series(a)

print(myvar)

输出结果如下:

从上图可知,如果没有指定索引,索引值就从 0 开始,tải trò chơi đánh bài tiến lên việt nam可以根据索引值读取数据:

实例

import pandas as pd

a = [1, 2, 3]

myvar = pd.Series(a)

print(myvar[1])

输出结果如下:

2

tải trò chơi đánh bài tiến lên việt nam可以指定索引值,如下实例:

实例

import pandas as pd

a = ["Google", "Runoob", "Wiki"]

myvar = pd.Series(a, index = ["x", "y", "z"])

print(myvar)

输出结果如下:

根据索引值读取数据:

实例

import pandas as pd

a = ["Google", "Runoob", "Wiki"]

myvar = pd.Series(a, index = ["x", "y", "z"])

print(myvar["y"])

输出结果如下:

Runoob

tải trò chơi đánh bài tiến lên việt nam也可以使用 key/value 对象,类似字典来创建 Series:

实例

import pandas as pd

sites = {1: "Google", 2: "Runoob", 3: "Wiki"}

myvar = pd.Series(sites)

print(myvar)

输出结果如下:

从上图可知,字典的 key 变成了索引值。

如果tải trò chơi đánh bài tiến lên việt nam只需要字典中的一部分数据,只需要指定需要数据的索引即可,如下实例:

实例

import pandas as pd

sites = {1: "Google", 2: "Runoob", 3: "Wiki"}

myvar = pd.Series(sites, index = [1, 2])

print(myvar)

输出结果如下:

设置 Series 名称参数:

实例

import pandas as pd

sites = {1: "Google", 2: "Runoob", 3: "Wiki"}

myvar = pd.Series(sites, index = [1, 2], name="RUNOOB-Series-TEST" )

print(myvar)