6.2Python数据处理篇之pandas学习系列(二)Series数据类型

本文深入讲解了Pandas库中Series数据结构的创建方法,包括从标量、列表、字典、ndarray及函数创建Series,并详细阐述了Series的属性、索引操作、数据对齐与修改等关键操作。

目录

  1. Series的组成
  2. Series的创建
  3. Series的操作

(一)Series的组成

Series数据类型是由一组数据以及与之相关的数据索引组成

是一维度带标签的组数。

(二)Series的创建

1.从标量中创建Series数据

需要注意的是:从标量创建必须添加index

02.jpg

2.从列表中创建Series数据

也可以添加后面的index=[xxxx],来重构索引

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3.从字典中创建Series数据

(1)直接使用字典(不添加index)

字典的键就是Series的索引,值就是值。

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(2)添加index

在没有对于应值时,会使用NAN代替。

06.jpg

4.从ndarry中创建Series数据

07.jpg

index也是ndarray的形式

08.jpg

5.从其他函数中创建Series数据

例如从range()中创建

09.jpg

(三)Series的操作

1.Series的三个属性

  1. index:索引属性
  2. values:值得属性
  3. name:名称得属性

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2.切片与索引:

(1)默认得索引

与列表得一样,索引使用[“索引值”],切片:[start:end]

11.jpg

(2)自定义索引:

同样,不过是使用自定得索引来操作。

12.jpg

3.类似字典得操作

可以使用关键字:key,和get()方法

13.jpg

4.Series数据的对齐

14.jpg

5.Series数据的修改

直接赋值,立即生效

15.jpg

转载于:https://www.cnblogs.com/zyg123/p/10718734.html

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