Pandas的数据Series - 芒果文档

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📜 Pandas的数据Series

📅 最后修改于: 2020-04-21 12:33:26 🧑 作者: Mango

Pandas Series是一维标记数组，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index。Pandas Series不过是Excel工作表中的一列。标签不必是唯一的，但必须是可哈希的类型。该对象同时支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多用于执行涉及索引的操作的方法。

在本文中，我们正在使用nba.csv文件。

创建Pandas Series

在现实世界中，将通过从现有存储中加载数据集来创建Pandas Series，存储可以是SQL数据库，CSV文件和Excel文件。可以从列表，字典和标量值等创建Pandas Series。可以用不同的方式创建Series，以下是我们创建Series的一些方法：
从数组创建序列：为了从数组创建序列，我们必须导入numpy模块并必须使用array()函数。

# 导入pandas
import pandas as pd
# 导入numpy
import numpy as np
# 简单数组
data = np.array(['g','e','e','k','s'])
ser = pd.Series(data)
print(ser)

输出：

从列表创建Series：
为了从列表创建Series，我们必须首先创建一个列表，然后才能从列表创建Series。

import pandas as pd
# 一个简单的list
list = ['g', 'e', 'e', 'k', 's']
# 从列表创建Series
ser = pd.Series(list)
print(ser)

输出：

Series的元素访问

我们可以通过两种方式访问Series元素，它们是：

从具有位置的Series访问元素
使用标签访问元素(索引)

从具有位置的Series访问元素：为了访问Series元素，请引用索引号。使用索引运算符[]访问序列中的元素。索引必须是整数。为了访问序列中的多个元素，我们使用切片操作。
访问Series的前5个元素

# 导入模块
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建简单的数组
data = np.array(['g','e','e','k','s','f', 'o','r','g','e','e','k','s'])
ser = pd.Series(data)
# 检索第一个元素
print(ser[:5])

输出：

使用标签(索引)访问元素：
为了访问Series中的元素，我们必须通过索引标签设置值。Series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。
使用索引标签访问单个元素：

# 导入模块
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建简单的数组
data = np.array(['g','e','e','k','s','f', 'o','r','g','e','e','k','s'])
ser = pd.Series(data,index=[10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22])
# 使用索引元素访问元素
print(ser[16])

输出：

Ø

串联索引和选择数据

在Pandas中建立索引意味着仅从Series中选择特定数据。索引可能意味着选择所有数据，某些数据来自特定的列。索引也称为子集选择。

使用索引运算符对Series进行索引[]：
索引运算符用于引用对象后面的方括号。该.loc和.iloc索引也使用索引操作符来进行选择。在此索引运算符中引用df []。

# 导入pandas
import pandas as pd
# 制作数据框
df = pd.read_csv("nba.csv")
ser = pd.Series(df['Name'])
data = ser.head(10)
data

现在，我们使用索引运算符[]访问series的元素。

# using indexing operator
data[3:6]

输出：

使用.loc[ ]方法索引Series：
此函数通过引用显式索引来选择数据。该df.loc索引中选择不仅仅是索引操作方式不同的数据。它可以选择数据子集。

# 导入pandas
import pandas as pd
# 制作数据框
df = pd.read_csv("nba.csv")
ser = pd.Series(df['Name'])
data = ser.head(10)
data

现在我们使用.loc[]函数访问Series的元素。

# 使用.loc []函数
data.loc[3:6]

输出：

使用.iloc[ ]：索引Series。
此函数使我们可以按位置检索数据。为此，我们需要指定所需数据的位置。该df.iloc索引非常相似df.loc，但只使用整数位置做出选择。

# 导入pandas
import pandas as pd
# 制作数据框
df = pd.read_csv("nba.csv")
ser = pd.Series(df['Name'])
data = ser.head(10)
data

现在，我们使用.iloc[]函数访问Series的元素。

# 使用.iloc []函数
data.iloc[3:6]

输出：

Series上的二进制运算

我们可以对Series执行二进制运算，例如加法，减法和许多其他运算。为了对Series执行二进制操作，我们必须使用一些函数，例如.add()，.sub()等等。
代码＃1：

# 导入pandas
import pandas as pd
# 创建一个series
data = pd.Series([5, 2, 3,7], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
# 创建一个series
data1 = pd.Series([1, 6, 4, 9], index=['a', 'b', 'd', 'e'])
print(data, "\n\n", data1)

现在我们使用.add()函数添加两个Series。

# 使用.add添加两个系列
data.add(data1, fill_value=0)

输出：

代码＃2：

# 导入pandas
import pandas as pd
# 创建一个series
data = pd.Series([5, 2, 3,7], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
# 创建一个series
data1 = pd.Series([1, 6, 4, 9], index=['a', 'b', 'd', 'e'])
print(data, "\n\n", data1)

现在我们使用.sub函数减去两个序列。

# 用.sub减去两个序列
data.sub(data1, fill_value=0)

输出：

Series转换操作

我们执行各种操作如改变一Series的数据类型，改变一个Series列表等。为了进行转换操作，我们有不同的函数，帮助像转换.astype()，.tolist()等等
代码＃1：

# Python程序使用astype转换Series的数据类型
# 导入pandas
import pandas as pd
# 从网址读取csv文件
data = pd.read_csv("nba.csv")
# 删除空值列以避免错误
data.dropna(inplace = True)
# 转换前存储dtype
before = data.dtypes
# 使用astype转换dtype
data["Salary"]= data["Salary"].astype(int)
data["Number"]= data["Number"].astype(str)
# 转换后存储dtype
after = data.dtypes
# 打印
print("BEFORE CONVERSION\n", before, "\n")
print("AFTER CONVERSION\n", after, "\n")

输出：

代码＃2：

# Python程序将Series转换为列表
# 导入pandas
import pandas as pd
# 导入正则表达式模块
import re
# 制作数据框
data = pd.read_csv("nba.csv")
# 删除空值以避免错误
data.dropna(inplace = True)
# 在操作前存储dtype
dtype_before = type(data["Salary"])
# 转换成list
salary_list = data["Salary"].tolist()
# 操作后存储dtype
dtype_after = type(salary_list)
# 打印dtype
print("Data type before converting = {}\nData type after converting = {}"
      .format(dtype_before, dtype_after))
# displaying list
salary_list

输出：

关于Series的二元运算方法：

函数	描述
add()	方法用于将Series或长度相同的对象列表添加到调用者Series中
sub()	方法用于从调用者序列中减去序列或列出长度相同的类似对象
mul()	方法用于乘以Series或列出与调用者Series长度相同的对象
div()	方法用于按调用者序列划分序列或列出具有相同长度的类似对象
sum()	返回所请求轴的值之和
prod()	返回所请求轴的值的乘积
mean()	返回所请求轴的平均值
pow()	方法用于将传递的序列的每个元素作为调用者序列的指数幂，并返回结果
abs()	方法用于获取Series / DataFrame中每个元素的绝对数值
cov()	方法用于找到两个序列的协方差

Pandas Series方法：

函数	描述
Series()	可以使用Series()构造函数方法创建一个PandasSeries。此构造方法接受各种输入
Combine_first()	方法用于将两个Series合并为一个
count()	返回序列中非NA /空观测值的数量
size()	返回基础数据中的元素数
name()	方法允许为Series对象(即列)命名
is_unique()	如果对象中的值唯一，则方法返回布尔值
idxmax()	提取序列中最大值的索引位置的方法
idxmin()	提取序列中最小值的索引位置的方法
sort_values()	在Series上调用方法以按升序或降序对值进行排序
sort_index()	在Pandas Series上调用Method以按索引而不是其值对它进行排序
head()	方法用于从Series的开头返回指定的行数。该方法返回一个全新的Series
tail()	方法用于从Series的结尾返回指定的行数。该方法返回一个全新的Series
le()	用于比较CallerSeries和传递Series中的每个元素，对于小于或等于传递Series中的每个元素返回True
ne()	用于将CallerSeries的每个元素与传递的Series进行比较。对于每个不等于传递的序列中的元素的元素，它返回True
ge()	用于将CallerSeries的每个元素与传递的Series进行比较。对于大于或等于所传递Series中的每个元素，它将返回True
eq()	用于将CallerSeries的每个元素与传递的Series进行比较。对于与传递的序列中的元素相等的每个元素，它返回True
gt()	用于比较两个Series，并为每个元素返回布尔值
lt()	用于比较两个Series，并为每个元素返回布尔值
clip()	用于裁剪上下的值以传递最小和最大值
clip_lower()	用于将值裁剪为低于传递的最小值
clip_upper()	用于裁剪超过传递的最大值的值
astype()	方法用于更改Series的数据类型
tolist()	方法用于将Series转换为列表
get()	在Series上调用Method以从Series提取值。这是传统括号语法的替代语法
unique()	Pandas的unique()用于查看特定列中的唯一值
nunique()	Pandasnunique()用于获取唯一值的计数
value_counts()	计算Series中每个唯一值出现次数的方法
factorize()	方法通过标识不同的值来帮助获得数组的数字表示形式
map()	将值从一个对象绑定到另一个的方法
between()	在Series上使用Pandas between()方法检查哪些值位于第一个参数和第二个参数之间
apply()	方法被调用并作为一个参数提供给Python函数，以在每个Series值上使用该函数。此方法对于执行未包含在pandas或numpy中的自定义操作很有帮助