pandas之Series

import pandas as pd
import numpy as np
#
# 1、通过列表创建series
s = pd.Series([1,2,3])
print(s)

# 2、通过数组创建
arr1 = np.arange(1,6)
s2 = pd.Series(arr1)
print(s2)

# 3、指定索引  索引长度与数据个数必须相同
arr1 = np.arange(1,6)
s3 = pd.Series(arr1,index=['a','b','c','d','e'])
print(s3)

# 4、查看series的值跟索引
print(s3.index)
print(s3.values)
   # 结果：
   #  Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')
   #  [1 2 3 4 5]

# 5、通过字典创建  顺序是无序的  索引长度与数据个数可以不相同
dict = {'name':'李宁','age':'18','class':'三班'}
s4 =pd.Series(dict,index=['name','age','class','sex'])
     # //加上index之后就会按照指定的index打印
print(s4)

# 6、series的基本用发

# 6.1 isnull 和 notnull 检查缺失值
print(s4.isnull())  #判断是否为空，空的话就是True
print(s4.notnull()) #判断是否不为空，非空为true

# 6.2 通过索引获取数据
print(s4.index)
print(s4.values)
print(s4[1]) #下标取数据
print(s4['age']) #通过具体的索引名字取数据
print(s4[[1,3]]) #取多个值 返回的数据结果还是series
print(s4[['name','class']])   #取多个值 返回的数据结果还是series
print(s4[1:3]) #下标切片取数据 左闭右开1 2
print(s4['name':'class'])  #索引切片 都闭合 包含末端数据

#布尔索引 使用s3
print(s3[s3>3])


# 6.3 索引与数据的对应关系不被运算结果影响
print(s3*2)
print(s3>2)

# 6.4 name属性
s3.name = 'temp' #对象名
s3.index.name = 'year' #对象索引名
print(s3)

print(s3.head()) #s3的前几行 默认选择前5行  可以在括号指定几行
print(s3.tail(3)) #尾部几行