Python pandas，创建Series类型

灰太狼 2022-03-18 06:43 289阅读 0赞

numpy只能处理数值类型的数据。pandas除了可以处理数值类型外，还可以处理非数值类型的数据(例如：字符串、时间序列等)

pandas常用的数据类型：**Series**(一维，带标签的数组，对应数据库中的一条记录)；**DataFrame**(二维，Series容器，对应数据库中的表)

**demo.py（Series的创建）：**

import pandas as pd  # 需要pip安装
    
    
    # 创建Series类型(带标签的数组)
    t = pd.Series([13, 23, 33, 43, 53])  # 默认索引从0开始。 元素可以是数值类型，也可以是字符串类型。
    print(type(t))  # <class 'pandas.core.series.Series'>
    print(t)
    '''
    0    13
    1    23
    2    33
    3    43
    4    53
    dtype: int64
    '''
    
    t2 = pd.Series([13, 23, 33, 43, 53], index=list("abcde"))  # 可以通过index指定索引（索引个数要与元素个数一致）
    print(t2)
    '''
    a    13
    b    23
    c    33
    d    43
    e    53
    dtype: int64
    '''
    
    
    my_dict = {"name":"zhangsan", "age":18}
    t3 = pd.Series(my_dict)   # 可以通过字典创建Series。 dtype元素类型会根据情况自动修改
    print(t3)
    '''
    age           18
    name    zhangsan
    dtype: object
    '''
    
    t4 = pd.Series(my_dict, index=["age", "tel"])  # index指定的索引如果存在就正常显示，否则对应索引的值就是NaN
    print(t4)
    '''
    age     18
    tel    NaN
    dtype: object
    '''

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