📅 最后修改于: 2020-11-06 05:36:04 🧑 作者: Mango
系列是一维标记的数组，能够保存任何类型的数据(整数，字符串，浮点数， Python对象等)。轴标签统称为索引。
熊猫系列可以使用以下构造函数创建-
pandas.Series( data, index, dtype, copy)
构造函数的参数如下-
| Sr.No | Parameter & Description |
|---|---|
| 1 |
data data takes various forms like ndarray, list, constants |
| 2 |
index Index values must be unique and hashable, same length as data. Default np.arrange(n) if no index is passed. |
| 3 |
dtype dtype is for data type. If None, data type will be inferred |
| 4 |
copy Copy data. Default False |
可以使用各种输入(例如-
可以创建的基本系列是空系列。
#import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
s = pd.Series()
print s
其输出如下-
Series([], dtype: float64)
如果数据是ndarray，则传递的索引必须具有相同的长度。如果没有传递索引，则默认情况下索引将是range(n) ，其中n是数组长度，即[0,1,2,3…。范围(len(array))-1]。
#import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
import numpy as np
data = np.array(['a','b','c','d'])
s = pd.Series(data)
print s
其输出如下-
0 a
1 b
2 c
3 d
dtype: object
我们没有传递任何索引，因此默认情况下，它分配的索引范围为0到len(data)-1 ，即0到3。
#import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
import numpy as np
data = np.array(['a','b','c','d'])
s = pd.Series(data,index=[100,101,102,103])
print s
其输出如下-
100 a
101 b
102 c
103 d
dtype: object
我们在这里传递了索引值。现在，我们可以在输出中看到自定义的索引值。
可以将dict作为输入传递，并且如果未指定索引，则按排序顺序获取字典键以构造索引。如果指数通过，在对应于索引标签数据的值将被拉出。
#import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'a' : 0., 'b' : 1., 'c' : 2.}
s = pd.Series(data)
print s
其输出如下-
a 0.0
b 1.0
c 2.0
dtype: float64
观察-字典键用于构造索引。
#import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'a' : 0., 'b' : 1., 'c' : 2.}
s = pd.Series(data,index=['b','c','d','a'])
print s
其输出如下-
b 1.0
c 2.0
d NaN
a 0.0
dtype: float64
观察-索引顺序保持不变，丢失的元素用NaN(非数字)填充。
如果数据是标量值，则必须提供索引。该值将重复以匹配索引的长度
#import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series(5, index=[0, 1, 2, 3])
print s
其输出如下-
0 5
1 5
2 5
3 5
dtype: int64
与ndarray中的数据类似，可以访问该系列中的数据。
检索第一个元素。众所周知，数组的计数从零开始，这意味着第一个元素存储在第零个位置，依此类推。
import pandas as pd
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])
#retrieve the first element
print s[0]
其输出如下-
1
检索系列中的前三个元素。如果在其前面插入：，将从该索引开始的所有项目都将被提取。如果使用两个参数(它们之间带有：)，则两个索引之间的项目(不包括停止索引)
import pandas as pd
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])
#retrieve the first three element
print s[:3]
其输出如下-
a 1
b 2
c 3
dtype: int64
检索最后三个元素。
import pandas as pd
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])
#retrieve the last three element
print s[-3:]
其输出如下-
c 3
d 4
e 5
dtype: int64
系列就像固定大小的字典一样，可以通过索引标签获取和设置值。
使用索引标签值检索单个元素。
import pandas as pd
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])
#retrieve a single element
print s['a']
其输出如下-
1
使用索引标签值列表检索多个元素。
import pandas as pd
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])
#retrieve multiple elements
print s[['a','c','d']]
其输出如下-
a 1
c 3
d 4
dtype: int64
如果不包含标签，则会引发异常。
import pandas as pd
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])
#retrieve multiple elements
print s['f']
其输出如下-
…
KeyError: 'f'