Pandas-Series知识点总结

本文详细介绍了Pandas中的Series数据结构,包括如何创建Series、其特性如索引、切片、重新索引、数据运算、排序和排名,以及如何进行汇总统计和处理缺失数据。重点强调了Series在算术运算中自动对齐不同索引的特点,以及如何进行缺失值的处理。

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1、Series创建


根据list


pandas有两种主要的数据结构,第一种是Series,是一种类似于一维数组的数据结构,它由一组数据以及一组与之相关的数据标签组成。我们可以直接根据list来生成一个Series。

obj = pd.Series([4,7,-5,3])
obj

#输出
0    4
1    7
2   -5
3    3
dtype: int64

可以通过index和values属性来获得obj的索引和值

obj.index
#RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)
obj.values
#array([ 4,  7, -5,  3])

索引在默认情况下是0-n-1,不过我们可以指定索引的值

obj2 = pd.Series([4,7,-5,3],index=['d','b','a','c'])
obj2

#输出
d    4
b    7
a   -5
c    3
dtype: int64

根据dict


可以直接通过字典dict来创建Series,此时字典中的键作为索引,字典中的值作为对应的值


                
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