Pandas之Series索引

最新推荐文章于 2025-05-30 16:30:56 发布
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分类专栏： Python数据分析 文章标签： Series索引
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_37789831/article/details/86976685
本文深入探讨了切片索引与布尔型索引在数据处理中的应用，讲解了下标索引的左闭右开特性及负数使用方法，同时介绍了如何通过布尔型索引筛选数据。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Series下标索引，不能用负数
标签索引，末端是包含的
切片索引：下标索引是左闭右开，且可以使用负数，标签索引是左闭右闭
切片索引
布尔型索引，保留为True的数据。重点
在这里插入图片描述

pandas dataframe series根据值获取标签（索引），根据索引获取值
Hello Word!
03-25 6万+
如何得到series：https://blog.youkuaiyun.com/qxqxqzzz/article/details/101296187 # 根据值获取索引 series1[series1.values == 1].index # 根据索引获取值 series1['a']
pandas小记：pandas索引和选择
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皮皮blog
01-08 9万+
http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/18012125 检索/选择 索引选择时建议全部使用loc（尤其是修改df原本数据时），原因是最下面说的视图和显示拷贝。 dataframe列选择 和Series一样，在DataFrame中的一列可以通过字典记法或属性来检索，返回Series： frame2[0]#选择第0列，最新版的好像...
pandas基础-pandas之Series+ 读取外部数据+dataframe+dataframe的索引
liyunyang2000的博客
11-13 582
pandas基础-pandas之Series+读取外部数据+dataframe+dataframe的索引
Pandas入门 # 关于 Series对象的索引
qq_53136950的博客
10-30 435
关于Series对象的“索引”
Pandas笔记1----------Pandas数据结构：Series
最新发布
infinite_shadow的博客
05-30 349
series是一种类似于一维数组的对象，由两部分组成。5.series的基本属性。6.series的基本方法。2.series的创建。3.series的索引。4.series的切片。7.series的运算。1.series介绍。
Pandas中Series结构详解以及索引操作
m0_62064241的博客
08-03 5382
python数据可视化
pandas.Series 索引
12-21
`pandas.Series`对象类似于一维数组，它包含一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的数据标签，这些标签称为索引。本篇文章将详细介绍`pandas.Series`的索引操作，包括位置下标、标签、切片和布尔型位置...
Pandas多级索引Series
weixin_46180339的博客
04-11 392
Pandas多级索引Series，在实践中，更直观的形式是通过层级索引（hierarchical indexing，也被称为多级索引，multi-indexing)配合多个有不同等级的一级索引一起使用，这样就可以将高维数组转换成类似一维Series和二维DataFrame对象的形式。
pandas-series索引
MicoOu的博客
01-03 9745
目录1.Series概念2.创建方式3.索引3.1 标签索引与位置索引3.2 索引返回的是拷贝，切片返回的是视图3.3 总结 1.Series概念 Series可以理解为是一个带标签的一维数组，可以是任何数据类型。 Series有2部分构成： 索引index：一维数组值对应的标签，可以利用索引取值。 值values：一维数组的各元素值，是一个ndarray类型数据。 2.创建方式 先给出结...
Pandas中Series和DataFrame的索引实现
09-19
### Pandas中Series和DataFrame的索引实现 #### 一、引言 Pandas 是一个强大的数据分析库，它提供了一种灵活高效的 DataFrame 结构来处理数据。本文将深入探讨 Pandas 中 Series 和 DataFrame 的索引机制，并通过...
pandas —Series创建和索引
My_
12-21 1万+
Series对象本质上是一个NumPy的数组，因此NumPy的数组处理函数可以直接对Series进行处理。每个Series对象实际上都由两个数组组成，他们内部的结构很简单，由两个相互关联的数组组成，其中主数组用来存放数据。主数组的每个元素都有一个与之县关联的标签，这些标签存储在另外一个叫做Index的数组中注意三点：Series是一种类似于一维数组(ndarray)的对象. 数组中可存储多种数据类型
Pandas的Series类型的介绍及常见的Series创建、索引、切片、修改的使用方法
Jalen big data analysis的博客
12-30 4000
2、Series的创建方式。 # 使用列表，创建Series。 # 自己指定index,和数据类型，创建Series。 #通过字典创建Series(注意：字典中的键就是索引)。 3、Series索引和值。 3.1、通过索引获取单个元素的值。 3.2、通过切片或索引获取多个元素的值。 4.1、修改Series的values类型：Seriesname.astype(dtype)。 4.2、修改Series的元素的值。
pandas
weixin_30457065的博客
08-08 137
1.简介 pandas是python的一个数据分析包，由AQR于2008年4月开发，2009年底开源。 pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 基本功能 集成时间序列功能 既能处理时间序列数据，也能处理非时间序列数据的数据结构 灵活处理缺失数据 合并及其他出现在常见数据库中的关系型运算 数据结构 Series...
Pandas中Series索引用法
Fantine_Deng的博客
03-12 5181
这是一篇最基础的Pandas用法总结，也方便自己日后进行复习与查询。 1. Series中的索引问题
Pandas学习：索引、查询
湖心亭看雪
01-24 2018
''' 1.series 2.dataframe 3.从dataframe中查出series ''' import pandas as pd import numpy as np ''' #1.series 是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（不同数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成 #1.1 仅有数据列表即可产生最简单的series s1 = pd.Series([1,'a',5.2,7]) print(s1) print(s1.index) #获取索引 RangeIndex(st.
python-pandas-多层索引
baidu_38409988的博客
05-07 670
series_1=pd.Series(np.random.randn(12),index=[['r1','r1','r1','t1','t1','s1','s1','s1','s1','p1','q1','q1'],[9,8,7,6,5,4,3,2,1,0,12,11]]) series_1 Out[75]: r1 9 1.522556 8 0.059487
pandas—Series操作
My_
12-21 1万+
选取操作Series对象支持查询方式： 位置下标 标签索引 切片索引 布尔型索引 from pandas import Series import pandas as pdseries1 = Series([10, 20, 30, 40], index=list('abcd'))# 通过位置查询 series1[2] # 通过标签索引查询 series1['b'] #
Python_pandas 两种主要的数据类型（Series、DataFrame）
liulina603的专栏
12-14 9088
1、一列字符转成数字，转后成一行了 df2=DataFrame([{'A':'11','B':'12'},{'A':'111','B':'121'},{'A':'1111','B':'1211'}]) numbers = map(int, df2['A']) print numbers #[11, 111, 1111]
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