第1关：Series数据选择

最新推荐文章于 2024-01-21 11:31:58 发布
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分类专栏： 大数据分析与实验 Pandas数据取值与选择 文章标签： python 机器学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_65077162/article/details/124719008
版权
本篇博客详细介绍了如何在pandas Series中进行数据选择，包括使用索引、掩码和花哨索引等方法。同时强调了使用loc和iloc属性进行明确的显式索引操作的重要性，以提高代码可读性和避免混淆。最后，给出了具体的编程任务，要求添加数据、切片选择及条件过滤。

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

任务描述

本关任务：根据相关知识，得到目标Series对象，具体要求请查看编程要求。

相关知识

Series对象与一维Numpy数组和标准Python字典在许多方面都一样。所以，Series对象的数据索引和选择模式与以上两种数据结构类似。

Series数据选择方法

与Python中的字典一样，Series对象提供了键值对的映射。

 

    
 
  1. In: import pandas as pd 
    2. 
 
  2. In: data = pd.Series([0.25, 0.5, 0.75, 1.0], index=['a', 'b', 'c', 'd']) 
    3. 
 
  3. In: data["b"] 
    4. 
 
  4. Out: 0.5 
    5. 

 

还可以用Python字典的表达式和方法来检测键/索引和值，也可以像字典一样来修改Series对象的值。
 

 

    
 
  1. In: "a" in data 
    2. 
 
  2. Out: True 
    3. 
 
  3. In: data.keys() 
    4. 
 
  4. Out: Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object') 
    5. 
 
  5. In: list(data.items()) 
    6. 


                

        

    

  


        

            

                    
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Pandas系列（Series）：了解数据处理对象

				
			

			

				

					PixelDude的博客
				

				

					10-16
					
					335
					
				

			

		

		

			
				
其中，Series是Pandas中的一个重要数据结构，可用于存储一维的标签数组。本文将详细介绍Pandas Series的特点、创建方法以及常见操作，并附带相应的源代码示例。Pandas Series是一种带有标签的一维数组，类似于列向量或者Excel中的一列数据。以上就是关于Pandas Series的详细介绍，包括了创建Series的方法、索引和切片操作以及数学运算等。可以使用字典来创建Series，其中字典的键将成为Series的索引，字典的值将成为Series的数据点。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
八、基础教程-数据列（Series）

				
			

			

				

					语言小蛀虫
				

				

					08-08
					
					1779
					
				

			

		

		

			
				
数据列配置是 Highcharts 最复杂也是最灵活的配置，如果说 Highcharts 是灵活多变，细节可定制的话，那么数据列配置就是这个重要特性的核心
一、什么是数据列数据列是一组数据集合，例如一条线，一组柱形等。图表中所有点的数据都来自数据列对象，数据列的基本构造是：
series : [{
    name : '',
    data : []
}]提示：数据列配置是个数组，也就是数据配置

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
Pandas中Series数据选择方法

				
			

			

				

					m0_62148610的博客
				

				

					11-10
					
					1843
					
				

			

		

		

			
				
Series 对象与一维 NumPy 数组和标准 Python 字典在许多方面都一样。只要牢牢记住这两个类比，就可以帮助我们更好地理解 Series 对象的数据索引与选择模式。

			
		

	





	

		

			

				
					
头歌-Pandas基础-第1关：了解数据处理对象--Series

				
			

			

				

					Joy19981127的博客
				

				

					12-02
					
					4300
					
				

			

		

		

			
				
是为了解决数据分析任务而创建的，纳入了大量的库和标准数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。虽然它们不是每一个问题的通用解决方案，但可以提供一个坚实的，易于使用的大多数应用程序的基础。的交互式显示的字符串表示形式是索引在左边，值在右边。的数据类型）和一个与数组关联的数据标签，被叫做索引。是一个一维的类似的数组对象，包含一个数组的数据（任何。是数据的长度）的默认索引被创建。通常，需要创建一个带有索引来确定每一个数据点的。中的索引将是排序后的字典的键。，只传递一个字典的时候，结果。

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
pandas

				
			

			

				

					qq_51250393的博客
				

				

					10-10
					
					282
					
				

			

		

		

			
				
Pandas是为了解决数据分析任务而创建的，纳入了大量的库和标准数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 对于Pandas包，在Python中常见的导入方法如下：


from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd

Pandas中的数据结构 :

Series: 一维数组，类似于Python中的基本数据结构list，区别是Series只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。就像数据库中的列数据。
	DataF

			
		

	





	

		

			

				
					
python中series按值选行_Series和DataFrame的数据取值与选择

				
			

			

				

					weixin_39653448的博客
				

				

					12-09
					
					1486
					
				

			

		

		

			
				
原标题：Series和DataFrame的数据取值与选择 数据取值与选择 NumPy数据取值的方法，包括取值操作(如arr[2, 1])、切片操作(如arr[:, 1:5])、掩码操作(如arr[arr 0])、花哨的索引操作(如arr[0, [1, 5]])，以及组合操作(如arr[:, [1, 5]])。在NumPy的二维数组里，data[0]返回第一行，而在DataFrame中，data['...

			
		

	





	

		

			

				
					
Series和DataFrame的数据取值与选择

					
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数据取值与选择 NumPy数据取值的方法，包括取值操作（如arr[2, 1]）、切片操作（如arr[:, 1:5]）、掩码操作（如arr[arr > 0]）、花哨的索引操作（如arr[0, [1, 5]]），以及组合操作（如arr[:, [1, 5]]）。在NumPy的二维数组里，data[0]返回第一行，而在DataFrame中，data['col0']返回第一列。import numpy...

			
		

	





	

		

			

				
					
第1关：了解数据处理对象--Series

				
			

			

				

					SorrymakerS的博客
				

				

					04-24
					
					5412
					
				

			

		

		

			
				
“”“相关知识
Pandas是为了解决数据分析任务而创建的，纳入了大量的库和标准数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。
对于Pandas包，在Python中常见的导入方法如下：
from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd
Pandas中的数据结构
Series: 一维数组，类似于Python中的基本数据结构list，区别是Series只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。就像数据库中的列数据；
Data

			
		

	





	

		

			

				
					
第2关：DataFrame数据选择方法

				
			

			

				

					qq_65077162的博客
				

				

					05-11
					
					2571
					
				

			

		

		

			
				
任务描述

本关任务：通过相关知识介绍的取值方法，得到目标DataFrame对象，具体要求请查看编程要求。

相关知识

将DataFrame看作字典

DataFrame可以看作一个由若干Series对象构成的字典，可以通过对列名进行字典形式的取值获取数据。





In: area = pd.Series({'California': 423967, 'Texas': 695662, 'New York': 141297, 'Florida': 170312, 'Illinois': 149995})

			
		

	





	

		

			

				
					
第2关：了解数据处理对象-DataFrame

				
			

			

				

					SorrymakerS的博客
				

				

					04-24
					
					4599
					
				

			

		

		

			
				
相关知识
DataFrame是一个表格型的数据结构，是以一个或多个二维块存放的数据表格（层次化索引），DataFrame既有行索引还有列索引，它有一组有序的列，每列既可以是不同类型（数值、字符串、布尔型）的数据，或者可以看做由Series组成的字典。
DataFrame创建:
dictionary = {‘state’:[‘0hio’,‘0hio’,‘0hio’,‘Nevada’,‘Nevada’],
‘year’:[2000,2001,2002,2001,2002],
‘pop’:[1.5,1.7,3.6

			
		

	





	

		

			

				
					
第5关：数据的基本操作——删除

				
			

			

				

					SorrymakerS的博客
				

				

					04-24
					
					2417
					
				

			

		

		

			
				
相关知识
删除指定轴上的项
即删除Series的元素或DataFrame的某一行（列）的意思，我们可以通过对象的drop(labels, axis=0)方法实现此功能。
删除Series的一个元素：
In[11]: ser = Series([4.5,7.2,-5.3,3.6], index=[‘d’,‘b’,‘a’,‘c’])
In[13]: ser.drop(‘c’)
Out[13]:
d    4.5
b    7.2
a   -5.3
dtype: float64
删除DataFrame的行或列：


			
		

	





	

		

			

				
					
【头歌】Pandas数据取值与选择

				
			

			

				

					qq_63142181的博客
				

				

					12-24
					
					2756
					
				

			

		

		

			
				
【头歌】Pandas数据取值与选择。

			
		

	





	

		

			

				
					
Pandas数据分析01——Series基本操作

				
			

			

				

					jiawei的博客
				

				

					10-05
					
					772
					
				

			

		

		

			
				
文章目录前言一、pandas是什么？1.基本功能：2.数据结构：二、Series使用方法1.创建方法2.访问数据Series输出结果：3.Series的数组间的运算输出结果：4.Series数学函数的使用输出结果：5.Series数据结构的重新输出结果：总结

前言
Pandas是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部

			
		

	





	

		

			

				
					
【Python数据分析学习笔记①】Pandas的Series对象和DataFrame对象详解.

				
			

			

				

					Yhen的博客
				

				

					02-25
					
					2074
					
				

			

		

		

			
				
最近买了本数据分析的书，打算跟着书上的内容学习Python数据分析。
但学了又容易忘记，所以就打算写成博文分享出来同时也当做笔记了
本博客会收录入本人专栏“Yhen数据分析笔记”
本文是第一篇
首先学习的是Python数据分析的三剑客之一的Pandas
文章目录一.Pandas概述二.Pandas的安装三.Pandas使用实例1.使用Pandas导入Excel数据2.Series对象
一.Pandas概述
Pandas是数据分析的三剑客之一，是python的核心数据分析库，他提供了快速灵活的数据结构，能够简

			
		

	





	

		

			

				
					
头歌 2. Pandas数据取值与选择

				
			

			

				

					翻斗恶霸的博客
				

				

					03-19
					
					4079
					
				

			

		

		

			
				
头歌 2. Pandas数据取值与选择

			
		

	





	

		

			

				
					
【头歌】——数据分析与实践-python-Pandas 初体验-Pandas数据取值与选择-Pandas进阶

					
最新发布

				
			

			

				

					司职在下的博客
				

				

					01-21
					
					5376
					
				

			

		

		

			
				
【代码】【头歌】——数据分析与实践-python-Pandas 初体验-Pandas数据取值与选择-Pandas进阶。

			
		

	





	

		

			

				
					
pandas数据处理—Series、DataFrame对象

				
			

			

				

					zhengzaifeidelushang的博客
				

				

					05-01
					
					1620
					
				

			

		

		

			
				
pandas数据处理
Pandas的Series对象
创建Series对象
pd.Series(data,index=index)

index是一个可选参数，data参数支持多种数据类型，data可以是列表、NumPy数组、字典
Series对象将一组数据和一组索引绑定在一起，通过values属性和index属性获取数据
import numpy as np
import pandas as p...

			
		

	





	

		

			

				
					
Python数据分析之Series对象

				
			

			

				

					weixin_46325773的博客
				

				

					03-08
					
					2112
					
				

			

		

		

			
				
写在前面：
    大家好！我是Kindombo。很久之前，我就想写一系列关于Python数据分析的文章，一方面，当今我们已进入大数据时代，对数据的把控并参透其背后的规律对企业，国家都有着巨大的价值。而随着时代的转型，传统企业的主要业务也将从业务需求逐渐转向数据驱动业务，我坚信，未来必将是大数据的时代！而作为如今的我们，掌握数据分析这项技能更将成为个人的核心竞争力之一。哈哈，说了这么多废话，我还是好好说我准备这个专栏的看法，首先，我写这个专栏文章的目的肯定首要的是让大家都掌握（至少认真看过我写的文章，并实操

			
		

	





	

		

			

				
					
pandas基本数据对象及操作(Series篇)

				
			

			

				

					a1786742005的博客
				

				

					10-22
					
					890
					
				

			

		

		

			
				
一.创建Series


import pandas as pd

countries = ['中国', '美国', '澳大利亚']
countries_s = pd.Series(countries)
print(type(countries_s))
print(countries_s)

<class 'pandas.core.series.Series'>
0      中国
1...

			
		

	





	

		

			

				
					
第2关：了解数据处理对象-dataframe

				
			

			

				

					06-28
				

			

		

		

			
				
### 回答1：
DataFrame 是一种二维数据结构，可以看作是由多个 Series 按列组合而成的数据表格。每列可以是不同的数据类型，包括数字、字符串、布尔值等等。在数据分析和处理中，DataFrame 是一种常用的数据结构，可以方便地进行数据清洗、转换、计算和可视化等操作。它也是 Pandas 库的核心数据结构之一，提供了丰富的功能和方法，可以快速高效地处理大规模数据集。当今数据科学领域中，DataFrame 是一种非常流行的数据结构，它被广泛应用于数据处理、数据分析和机器学习等领域。DataFrame 可以看作是由若干行和若干列组成的二维表格，其中每一列可以是不同类型的数据，例如整数、浮点数、字符串、布尔值等等。

在 Python 中，Pandas 库提供了 DataFrame 类型，可以轻松地创建、操作和处理 DataFrame 对象。通常，我们可以通过读取外部数据源（例如 CSV 文件、Excel 文件、数据库等）或手动创建 DataFrame 来进行数据处理。

下面是一个简单的例子，展示如何创建一个 DataFrame：

```python
import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, 35, 40],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)
```

输出结果为：

```
       name  age gender
0     Alice   25      F
1       Bob   30      M
2   Charlie   35      M
3     David   40      M
```

在这个例子中，我们首先定义了一个字典对象 `data`，其中包含三个键值对，分别表示名字、年龄和性别。然后，我们使用 Pandas 的 `DataFrame` 函数将字典转换为 DataFrame 对象，并将其赋值给变量 `df`。最后，我们使用 `print` 函数输出 DataFrame。

除了创建 DataFrame，还可以对 DataFrame 进行各种操作，例如索引、选择、过滤、排序、分组、聚合等等。DataFrame 的灵活性和易用性使其成为数据处理和分析中不可或缺的工具。   

### 回答2：
数据处理对象-dataframe（数据框）是一种二维的表格型数据结构，可以将不同的数据类型存储在其中。DataFrame可以看作是Series的容器，每一列都是一个Series。它类似于电子表格或者SQL表格，不过可以在操作中保留列名和行索引的信息。在Pandas中，数据排序和筛选都很方便，可以轻松地使用这些方法完成数据处理。

DataFrame有以下特点：

1.二维结构：DataFrame是一种二维结构，可以有多列。

2.带索引：DataFrame包含行索引和列名。

3.可变长度：DataFrame的长度可以随数据集的变化而变化。

4.数据类型不限：DataFrame中可以包含不同类型的数据。

5.数据搜索和修订：DataFrame提供了灵活的查找、修订、删除和插入等操作。

DataFrame的创建：

DataFrame可以通过多种方式创建，例如：

1.读取外部数据源（例如CSV、Excel、数据库）

2.通过呈现字典型数据的方式来创建，其中列为键而行为值

3.通过嵌套列表的方式创建，其中每个内层列表为一行数据

4.通过numpy数组创建

DataFrame的属性和方法：

1. shape：返回DataFrame的形状

2. columns：返回列名

3. index：返回行索引

4. head(n)：返回前n行数据，默认返回前5行。

5. tail(n)：返回后n行数据，默认返回后5行。

6. describe()：返回DataFrame中数值类型列的描述性统计信息。

7. loc[index, column]：获取指定索引和列的数据。

8. iloc[row, column]：根据索引获取具体位置的数据。

9. dropna()：删除含有缺失值的行。

10. fillna()：将缺失值填充为指定的值。

11. groupby()：根据指定的列进行分组。

12. sum()、max()、min()、mean()：DataFrame提供了多种聚合函数。

13. apply(): apply函数可以对指定列进行自定义函数的应用。 

总之，Dataframe作为pandas的又一核心数据结构，是一种二维的表格型数据结构，可以帮助我们轻松地完成数据分析、筛选、聚合等操作。在实际工作和学习中，Dataframe的应用十分广泛。   

### 回答3：
Dataframe是Pandas库中最常用的数据结构之一，它是一个类似于表格的二维数据结构，其中每一列可以存储不同种类的数据类型，例如数字、字符串和布尔等。它也可以被认为是Series对象的容器，其中每一行代表一个观测值。

在数据分析中，Dataframe是非常有用的数据结构。常见的应用场景包括数据清理、数据预处理、数据分析和统计、机器学习等。Dataframe通常由若干个Series对象组成，每一个Series对象代表着同一类别下的一列数据。

Dataframe对象通常有两个维度，即行和列。其中行又称为索引（index）,列又称为列名（columns）。它允许我们在索引和列名上取得子集，也可以对整个Dataframe进行切片，进行数据处理和分析。

要创建一个Dataframe对象，我们可以通过读取文件、从字典或列表中创建，或通过基于外部数据库或API调用数据来构造。一旦创建了Dataframe，我们可以对它进行列的选择、增加、删除和重命名列名，以及对行进行多种筛选、排序和聚合操作。

总之，Dataframe是一个非常方便的数据结构，它可以存储和操作各种类型的数据，并且易于使用。在进行数据分析和机器学习的过程中，Dataframe是非常有用和必要的。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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