Pandas常用数据结构series和方法

清疚 2023-07-24 09:11 131阅读 0赞 
  1. import pandas as pd
  3. import numpy as np
  5. series1 = pd.Series([2.8, 3.01, 8.99, 8.58, 5.18])
  7. series1
  9. 0    2.80
  10. 1    3.01
  11. 2    8.99
  12. 3    8.58
  13. 4    5.18
  14. dtype: float64
  16. # 序列结构
  17. type(series1)
  19. pandas.core.series.Series
  21. series2 = pd.Series([2.8, 3.01, 8.99, 8.58, 5.18], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], name='这是一个序列')
  23. series2
  25. a    2.80
  26. b    3.01
  27. c    8.99
  28. d    8.58
  29. e    5.18
  30. Name: 这是一个序列, dtype: float64
  32. series3 = pd.Series({ '北京':2.8, '上海':3.01, '广东':8.99, '江苏':8.58, '浙江':5.18})
  34. series3
  36. 北京    2.80
  37. 上海    3.01
  38. 广东    8.99
  39. 江苏    8.58
  40. 浙江    5.18
  41. dtype: float64
  43. # 通过位置访问，左闭右开
  44. series3[0:3]
  46. 北京    2.80
  47. 上海    3.01
  48. 广东    8.99
  49. dtype: float64
  51. series3['北京']
  53. 2.8
  55. # 通过标签访问，左右闭
  56. series3['北京':'江苏']
  58. 北京    2.80
  59. 上海    3.01
  60. 广东    8.99
  61. 江苏    8.58
  62. dtype: float64
  64. series1.values  # 输出的是值
  66. array([2.8 , 3.01, 8.99, 8.58, 5.18])
  68. series3.index  # 输出行索引
  70. Index(['北京', '上海', '广东', '江苏', '浙江'], dtype='object')
  72. series1.index
  74. RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)
  76. series2.dtype  # 输出元素类型
  78. dtype('float64')

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