JS宏案例：搞个简单版的Series

一、Series简介

Series 类是 pandas 库中的一个核心数据结构，它类似于一维数组，由数据和索引两部分组成；它是一种非常灵活且功能强大的数据结构，适用于各种数据处理和分析任务。其特点如下：

• 结构：
  • Series 类对象包括索引（index）和数据（values）两部分。
  • 索引位于左侧，数据位于右侧。
  • 索引样式丰富，可以是自动生成的整数索引（从0开始递增），也可以是自定义的标签索引或时间索引。
• 数据类型：
  • Series 类中的数据可以是任意类型，如整数、字符串、浮点数等。
  • 与 Python 列表或字典相似，但提供了更多的功能和操作方法。
  • 创建方法：
  • 可以通过多种方式创建 Series 对象，包括使用列表、字典或 NumPy 数组等。
  • 使用 Series 类的构造方法时，可以传入字典，此时字典的键将作为 Series 对象的索引，字典的值将作为数据。
• 常用操作：
  • 可以通过索引或标签访问 Series 中的数据。
  • 支持切片操作，类似于 Python 列表。
  • 支持基本的数学运算，如加法、减法、乘法和除法。
  • 提供了丰富的统计函数，如求和、均值、最大值、最小值等。
  • 可以使用条件语句对 Series 进行过滤操作。
• 应用场景：
  • Series 特别适合处理时间序列数据，如股票价格、气温变化等。
  • 可以作为理解高阶数据结构 DataFrame 的基础。

前面，我们在wps编辑器中模拟了numpy的一些简单常规操作，本文中也会用到numpy这个类，没看过建议先看上一节的numpy。

二、示例代码

class Series {
    constructor(data, name) {
    	if (!data instanceof Object && !data instanceof Array && !data instanceof Map) throw new TypeError("data must be array/map/Object.");
    	if (Array.isArray(data)) data