Python常见的数据解决无非是第一阶段和大家分享的数字、文本、列表、元组和字典。
为了更方便的进行数据处理,pandas又使用了更为方便的带索引的Series和DataFrame。今天就和大家分享第一个,Series!
一、初识Series
Series就是一维数组,从结构上特别像列表,默认的Series是从0到N进行编号的,这个特性和列表很像
将其他任意的对象转化为Series的方法就是pd.Series(转化对象)
Series与列表此时几乎一样,只不过打印列表的时候是横排显示,Series是竖排显示,并且显示出了索引。那我们接下来分析一下Series的相同与不同。
二、Series与列表差异与相同
列表的特性:
1、包含任意对象的有序集合 (不同)
2、通过下标索引(位置偏移)访问元素(相同)
3、可变长度、可任意嵌套 (不同)
4、支持原位改变 (相同)
相同点一:都可以通过下标索引(位置偏移)访问元素
相同点二:支持原位改变
Series也可以通过固定下标来重新赋值,列表我就不举列子了!
至于不同点,我直接口述就好了。
Series为了能更快的处理数据,所以要求每个Series或者DataFrame(后面介绍)的某列必须都是相同数据类型的。
另外Series是不可以任意嵌套的,Series的元素可以是丰富多样的,但是Series不可以嵌套Series!
因为Series的序号是可变的,所以他又和字典有相似之处,下期分享Series和字典的对比介绍!