python_pandas模块中series函数使用

最新推荐文章于 2025-04-08 17:40:41 发布
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分类专栏： python 文章标签： python
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这篇博客主要介绍了Python的Pandas库中Series的功能，包括如何为数组添加序号index，变更index，使用索引方法，以及如何增加或更改列表内容。同时强调了Series与list的区别，Series只能展示一种数据类型，而list则支持多类型数据。

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

Series

  • 功能：数组前面自动添加序号index
>>> import pandas as pd		# 导入pandas模块
	s = pd.Series([1,2,3,4])
	s
> 	
0    1
1   2
2    3
3    4
dtype: int64

>>> s.index
> RangeIndex(start
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Python的Series序列对象
ghqsv的博客
12-21 1505
在Python的Pandas库中，Series是一种基本的数据结构，用于存储一维数组，并可以带有标签。利用pandas库从外部读取数据到python中形成的表格叫DataFrame表格对象，而Series序列对象就是DataFrame表格对象中的某一列数据。Series序列对象在数据分析中非常有用，可以用于存储和处理单变量的数据集。它提供了许多方法和属性，用于执行各种数据操作和分析任务。
python series函数,【Python】【pandas-汇总2】series常用属性和函数
weixin_42499004的博客
03-25 2364
1.Series常用属性属性说明values获取数组index获取索引namevalues的nameindex.name索引的name2.Series常用函数Series可使用ndarray或dict的差不多所有索引操作和函数，集成了ndarray和dict的优点函数说明Series([x,y,...])Series({'a':x,'b':y,...}, index=param1)生成一个Seri...
python：series一些函数用法
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series 性质：一维数组对象，类似NumPy 的一维array。 （除了包含一组数据还包含一组索引，所以可以把它理解为一组带索引的数组。） from pandas import Series obj = Series([1,2,3,4], index = ['a', 'b', 'c', 'd']) obj 输出 a 1 b 2 c 3 d 4 dtype: int64 obj.index 输出 Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='obj
Python数据分析与应用：数据分析库pandas基础
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04-08 1035
快速查看数据概况df.info()# 输出：数据类型、非空值数量、内存占用等关键信息获取单列数据（返回 Series）：column_b = df['列2']本文系统梳理了 pandas 的核心基础知识，从基础数据结构（Series/DataFrame）到高级操作（分层索引、数据库交互），覆盖了数据分析的全流程。通过掌握索引与切片的精准检索、数据读写的多源对接、统计计算的高效实现，读者能够快速上手 pandas 进行数据处理与分析。
python第五章_Python数据分析-第5章Series(下)
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2，指数加权移动平均的意义指数加权移动均值(EWMA，Exponentially Weighted Moving Average) 的公式是：EWMA(t) = aY(t) + (1-a)EWMA(t-1)，t = 1,2,.....,n；表示的含义是：在t时刻，根据实际的观测值可以求取EWMA(t)，其中，EWMA(t) 表示 t 时刻的估计值；Y(t) t时刻的测量值；n 所观察的总的时间；a...
Python之Pandas中Series、DataFrame实践
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Python之Pandas中Series、DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。 1.2 Series的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。 2. pandas的...
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09-29
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10-02
Pandas是Python编程语言中的一个强大且广泛使用的数据分析库。它为数据清洗、处理、分析和可视化提供了一系列高效工具，使得数据科学家和分析师能够轻松地进行数据操作。Pandas中文API文档是学习和掌握这个库的重要...
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02-13
在本课程"Python_Pandas_Tratando_e_analisando_dados"中，我们将深入探讨如何使用Python中的Pandas库进行数据处理和分析。Pandas是数据科学家和分析师的首选工具，因为它提供了强大的功能，用于清洗、操作和理解...
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标题中的“GUI_200512_pandas_python_GUI_”表明这是一个关于使用Python的pandas库在GUI环境中进行数据操作的项目。这个项目的日期可能是2005年12月，但考虑到pandas库是在2008年后发布的，这可能是文件命名的一个...
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Python给series排序的方法发布时间：2020-08-24 17:09:17来源：亿速云阅读：111作者：小新小编给大家分享一下Python给series排序的方法，希望大家阅读完这篇文章后大所收获，下面让我们一起去探讨吧！SERIES是一种用于定义图表系列的特殊函数，它只能在此类环境中使用。series(函数曲线)在除气泡图以外的所有图表类型中，SERIES 函数都具有下表中列出的参数。...
关于Python中的series详解与应用
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07-08 2129
Series是Pandas库中的类似于一维数组的数据结构，能够存储任何数据类型（整数、浮点数、字符串、对象等）。它类似于Python的列表或字典，但提供了更多的功能和操作方法。每个Series都有一组索引（index），用于标识数据的标签，是理解高阶数据结构DataFrame的基础。
利用python进行数据分析之：Series
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利用python进行数据分析之：Series Series是一种一维数组对象，由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。 Series的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。没有为数组指定索引，会自动创建一个0到N-1的整数型索引。 通过Series的values和index属性获取数组的值和索引对象。 from pandas import Series,DataFrame obj = Series([4,-2,3,8],index=['d','b','a','c
Python笔记----Series
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07-23 272
import pandas as pd import numpy as np ''' Pandas的数据结构: Series Series是带标签的一维数组，可存储整数、浮点数、字符串、Python 对象等类型的数据。轴标签统称为索引 调用pd.series函数即可创建Series 例如:s = pd.Series(data, index=index) 其中data支持Python字典,多维数组和标量值,index是轴标签列表 当data是多维数组时,index长度必须与data长度一致。没有指定ind
Python--Series详细讲解
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weixin_42410915的博客
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本篇给大家简单讲解一下python中Series库，主要用来处理数据。 刚入门的读者可使用Jupyter Notebook学习，它是一种 Web 应用，能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中，非常方便使用！！！ #创建series import pandas as pd data = [10, 11, 12] index = ['a', 'b', 'c'] s = pd.Series(data=data, index=index) s 输出： a ..
Python中的Pandas（1.pandas概述和Series的概述和相关操作）
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11-27 651
Pandas ：  （Python Data Analysis Library 即 Python数据分析库），是基于Numpy的一种工具，该工具是为了解决数据分                     析任务而创建的                  pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效的操作大型数据集所需的工具                   pands提供了大量能...
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02-05 803
Series 是 Pandas 中的一个核心数据结构，类似于一个一维的数组，具有数据和索引。Series 可以存储任何数据类型（整数、浮点数、字符串等），并通过标签（索引）来访问元素。Series 的数据结构是非常有用的，因为它可以处理各种数据类型，同时保持了高效的数据操作能力，比如可以通过标签来快速访问和操作数据。
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12-04 495
6. Pandas的Series的函数Pandas的Series有很多的属性和函数，函数一般有两类结果：in-place和copy，in-place意思是修改自身，而copy类的函数会返回一个新的Series而不影响自身。6.1 get、get_value函数首先看看get函数，可以返回指定的key所对应的value值，如果key不存在，返回default的值。>>> impor...
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好的，我知道你的问题了。那么让我来回答你的问题。 在Python的pandas模块中，Series是一种类似于一维数组的数据结构，可以用来存储各种类型的数据，例如整数、浮点数、字符串等。Series可以通过列表、字典、标量值、ndarray等方式进行创建。 下面是Series的一些常用操作： 1.创建一个Series对象： ```python import pandas as pd s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8]) ``` 2.Series对象的属性： ```python s.index # 返回Series对象的索引 s.values # 返回Series对象的值 s.name # 返回Series对象的名称 ``` 3.Series对象的方法： ```python s.head() # 返回Series对象的前n个值，默认为5个 s.tail() # 返回Series对象的后n个值，默认为5个 s.describe() # 返回Series对象的描述性统计信息 s.isnull() # 返回Series对象中的缺失值 s.fillna() # 用指定值填充Series对象中的缺失值 s.astype() # 将Series对象中的数据类型转换为指定类型 s.apply() # 对Series对象中的每个元素应用指定函数 s.unique() # 返回Series对象中的唯一值 s.value_counts() # 返回Series对象中每个值的计数 ``` 以上就是Series的一些基本操作和方法，希望能够帮助你更好地使用Python的pandas模块。
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