栏目分类:
子分类:
返回
名师互学网用户登录
快速导航关闭
当前搜索
当前分类
子分类
实用工具
热门搜索
名师互学网 > IT > 软件开发 > 后端开发 > Python

【pandas】Series的一些了解

Python 更新时间: 发布时间: IT归档 最新发布 模块sitemap 名妆网 法律咨询 聚返吧 英语巴士网 伯小乐 网商动力

【pandas】Series的一些了解

pandas中的Series类似于一个列,也类似与一维数组,可以保存任何的数据类型。

组成有:index(索引)+数据

函数如下:

pandas.Series(data , index , dtype, name, copy)

data:一组数据(ndarray 类型)。

index:数据索引标签,如果不指定,默认从 0 开始。

dtype:数据类型,默认会自己判断。

name:设置名称。

copy:拷贝数据,默认为 False。
import pandas as pd
t = pd.Series([1, 2, 3, 22, 100])

print(t)

0      1
1      2
2      3
3     22
4    100
dtype: int64

#添加索引
t1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 10], index=list("abcde"))
print(t1)

a     1
b     2
c     3
d     4
e    10
dtype: int64

使用字典创建Series

a = {string.ascii_uppercase[i]: i for i in range(10)}

#{'A': 0, 'B': 1, 'C': 2, 'D': 3, 'E': 4, 'F': 5, 'G': 6, 'H': 7, 'I': 8, 'J': 9}

t2 = pd.Series(a)
A    0
B    1
C    2
D    3
E    4
F    5
G    6
H    7
I    8
J    9
dtype: int64

通过索引访问数据

print(t2)
A    0
B    1
C    2
D    3
E    4
F    5
G    6
H    7
I    8
J    9
dtype: int64

print(t2['A']) # 访问单个数据
0

print(t2[['A', 'G']]) # 访问的多个数据
A    0
G    6
dtype: int64

转载请注明:文章转载自 www.mshxw.com
本文地址:https://www.mshxw.com/it/965614.html
我们一直用心在做
关于我们 文章归档 网站地图 联系我们

版权所有 (c)2021-2022 MSHXW.COM

ICP备案号:晋ICP备2021003244-6号