这系列将介绍Pandas模块中的Series，本文主要介绍： 什么是Series？ 如何创建Series？ a 什么是Series？...Series是一种类似于一维数组的对象，与一维数组对象不同的是Series带有标签（索引），通俗来说就是一维带标签（索引）的一维数组。如下图所示： ?...▲带有索引的一维数组 b 如何创建Series？ Series是一维带标签（索引）的一维数组，对于Series最关键的也就是索引index和与之对应的value值。...我们使用Python字典作为创建Series的data，同时我们知道当将字典作为创建Series对象的data的话，Python字典中的key可以作为Series的index，但是此时我们仍然可以继续指定...由于Python中字典中的key不能够重复，所以虽然Series允许使用有重复的index值，但是如果使用字典创建Series的时候肯定不会有相同的index值。
这系列将介绍Pandas模块中的Series，本文主要介绍： Series的属性 快速掌握Series系列： [L1]快速掌握Series~创建Series a Series的属性 此处介绍Series...属性包括两个方面（因为此处介绍的是Series的属性不是Series的方法，所以不要在后面加小括号）： 获取Series的index索引和value值，顺便介绍统计index和value相同类别的个数的方法...； 获取Series的名称以及index的名称； #实验所用到的Series对象 import pandas as pd s = pd.Series([1,2,3],index = ["a","b","...的名称以及index的名称 Series有本身以及index和value，除了value没有名称外，Series本身和index都可以指定名称，如果不指定的话默认为None。...my Series, dtype: int64
1、Series和ndarray都可以通过索引和切片访问元素，切片返回的是原来的视图，索引返回的是原来的拷贝。...拷贝：相当于将原来的东西复制了一份，因此内存中又会另外开辟一块儿空间，用于存放复制后的这个新Series或新ndarray。...2）对于Series来说 np.random.randint(3,10,5)产生的是随机数，每次运行的结果都是不一样的。...2、Series和ndarray中常用属性比较 ? 1）共同属性：图中前7个属性，在Series和ndarray中具有相同的含义； ① 一维数组 ? ② Series ?...注意：name属性包含两方面的内容，一个指的是Series的名称，一个指的是Series中索引的名称。
今天给大家介绍Series的元素获取方式。...关于切片和索引获取Series中的元素，可以参考我的另外一篇文章，对比学习效果会更好：《手撕numpy(三)：切片和索引详解》 1）使用head()和tail()函数获取Series中的元素 x = pd.Series...2）使用切片获取Series中的元素 x = pd.Series(np.arange(1,11),index=list("abcdefghij")) display(x) display(x[::-1...3）使用索引获取Series中的元素 ① 普通索引 Series与ndarray数组都可以通过索引访问元素，不同点在于： ndarray就是类似与list的索引，支持负数索引。...4）通过loc和iloc获取Series中的元素 (推荐使用这种方式) Series的索引分为位置索引和标签索引。loc表示的是标签索引，iloc表示的是位置索引。
【删除索引的方式，删除值】； 改：修改值 【获取到某个值后，采用赋值方式修改值】 ； 查：获取值 【切片和索引方式】； 2、查：获取值 这里在之前的文章讲述过了，大家可以参考这个文章： 《Series...(二)：Series的元素获取方式》 3、增：增加值 x = pd.Series([10,23,31,16],index=list("abcd")) display(x) # 可以将索引看成字典中的键...，当键(索引)不存在的时候，相当于增加值 x[e] = 10000 display(x) 结果如下： 4、删：删除值 ① del方式：就地删除 x = pd.Series([10,23,31,16],index...display(x) # 删除了某个索引后，对应的值也就删除了 del x["b"] display(x) 结果如下： ② drop方式：当指定了inplace=True后，才属于就地删除 x = pd.Series...当指定了inplace=True后，属于就地删除 x.drop("a",inplace=True) display(x) 结果如下： ③ 使用drop一次性删除多个值：提供一个标签数组 x = pd.Series
1.指向单元素的，类型为元素的类型 2.指向多个元素的，类型为Series 3.如果用索引切片，索引是非整型的，实际按照索引顺序取值，且包含末端 4.如果指定的索引不存在，则会报错 5.可以根据元素的条件选择...6.可以有name、index、values三个属性 7.in针对的是索引 8.指定索引创建Series时，结果和索引完全一致，没有索引项的数据被丢弃 9.isnull和notnull或者比较函数，返回一个同结构的...bool数组，可以用于选择内容（同5） 10.如果两个Series p1和p2的索引对不齐，而想减结果要以前面的索引为准，需要对后面的p2进行索引裁剪： p= p2-Series(p1,index=
这系列将介绍Pandas模块中的Series，本文主要介绍： Series的切片Slice 位置切片 名称切片 Series的增删改查 添加Series的值（增） 删除Series的值（删） 通过索引修改...Series的值（改） 判断索引是否在Series中（查） 快速掌握Series系列： [L1]快速掌握Series~创建Series [L2]快速掌握Series~Series的属性 [L3]快速掌握...Series~通过Series索引获取指定值 a Series的切片Slice 通过Series的切片来获取连续的多个索引对应的值，Series的切片有两种方式： 使用位置切片，类似s[start_index...b Series的增删改查 添加Series的值（增） 为Series添加新的值的方式有两种： 使用series.append(pd.Series(data,index))的方式添加，这种方式会返回一个新的...Series对象，这种方式最大的特点就是可以添加多个Series值； 使用series["new_index"] = value的方式添加，这种方式会直接在原来的Series上进行修改，并且这种方式每次只能够添加一个
1、说明 由于pandas的底层是集成了numpy，因此Series的底层数据就是使用ndarray来构建的，因此我们得到了一个Series后，就可以使用numpy中的函数，对数据进行操作。...但是Series与ndarry不同的地方在于，Series中多了一个索引。 这些问题都是细节问题，只有熟悉了这些细节知识，对于我们熟练使用numpy和pandas都是由很大帮助的。...Series的底层数据就是由ndarray来构建的，而DataFrame又是由一个个的Series堆积而成的，随意取出DataFrame每一行或者每一列数据，都是一个Series。...② 使用Series得到ndarray后，再使用numpy中的函数操作Series s = pd.Series([1,2,3,4]) display(s.values) display(type(s.values...② 对于不同的Series，在运算时按照索引进行匹配运算 x = pd.Series([1,2,3,4],index=["a","b","c","d"]) display(x) y = pd.Series
这系列将介绍Pandas模块中的Series，本文主要介绍： 通过Series的索引获取值 位置索引 名称索引 点索引 快速掌握Series系列： [L1]快速掌握Series~创建Series [L2...]快速掌握Series~Series的属性 a Series的索引 Series简单来说就是带有索引的一维数组，很自然的可以通过索引来获取对应的value值，我们有三种方式进行索引： 位置索引。...，但是如果使用名称索引的话，索引出来的是结果是一个具有相同index的Series对象。...点索引使用有很多局限性： 点索引只使用于Series的index类型为非数值类型才可以使用； 如果Series中的index中有一些索引名称与Python的一些关键字或者一些函数名重名的话，会导致无法获取...Series的值； import pandas as pd # 此时的index为数值类型 s = pd.Series(["a","b","c","d"],index = [1,2,3,4]) #
2、Series的5种常用创建方式 语法：创建Series的语法：pd.Series() 常用参数：index，用于指定新的索引；dtype，用于指定元素的数据类型； 大前提：要记住Series是一个一维的结构...3、Series中常用属性说明 1）Series和ndarray中常用属性对比 * ndim 返回Series的维数； * shape 返回Series的形状；...返回Series的转置结果； #注意：下面这3个属性，在Series中才有。...* index 返回Series中的索引； * values 返回Series中的数值； * name 返回Series的名称 或 返回Series索引的名称...③ 在创建Series的时候，指定Series名称 y = pd.Series([1,3,5,7,9],index=["a","b","c","d","e"],name="Series的名称") display
简介 Series 是一个类数组的数据结构，同时带有标签（lable）或者说索引（index）。 常用方法与属性 属性或方法 描述 axes 返回行轴标签列表。...创建 下边生成一个最简单的 Series 对象，因为没有给 Series 指定索引，所以此时会使用默认索引(从 0 到 N-1 )。...12345 #coding=utf-8import numpy as npimport pandas as pds = pd.Series([1, 3, 6, np.nan, 44, 1]) 0...1.0 1 3.0 2 6.0 3 NaN 4 44.0 5 1.0 dtype: float64 当要生成一个指定索引的 Series 时： 1 s = pd.Series...运算 多个 Series 之间也可以进行运算，但你可能会考虑一个问题，就是我两个 Series 之间的索引都不一样，怎么计算，先看个例子吧： 12345678910111213141516 #coding
原始数据如下： s = pd.Series([ ['Red', 'Green', 'White'], ['Red', 'Black'],
Big t=c*a[i+1]; if(k) add(ans,t); else sub(ans,t); } ans.output(); puts(""); } } 相关题目 Series
这系列将介绍Pandas模块中的Series，本文主要介绍： 过滤Series的值 单条件筛选 多条件筛选 Series缺失值的处理 判断value值是否为缺失值 删除缺失值 使用fillna()填充缺失值...快速掌握Series系列： [L1]快速掌握Series~创建Series [L2]快速掌握Series~Series的属性 [L3]快速掌握Series~通过Series索引获取指定值 [L4]快速掌握...Series~Series的切片和增删改查 a 过滤Series的值 我们可以通过布尔选择器，也就是条件筛选来过滤一些特定的值，从而仅仅获取满足条件的值。...过滤Series的值的方式分为两种： 单条件筛选； 多条件筛选； import pandas as pd s = pd.Series([1,2,3,4],index = ["a","b","c","d...b Series缺失值的处理 判断Value值是否为缺失值，isnull()判断series中的缺失值以及s.notnull()判断series中的非缺失值； 删除缺失值 使用dropna()； 使用
pandas中常用的数据结构有： 1，Series：一维数组，有index。Series中只允许存储同种类型数据。 2，DataFrame：二维的表格型数据结构。...可以将DataFrame理解为Series的容器。 3，Panel ：三维的数组。可以理解为DataFrame的容器。 你发现 pandas库的名字和这三种数据结构名字的关系了吗？...本节我们介绍Series。Series概要如下： Series可以看成是一个一维的附加了索引的array。 Series非常像一个有序的字典，index相当于键。...Series可以使用时间序列索引和多层级索引。 一，创建Series 1，类型转换法 ? ? ? ? 2，创建时间序列索引 ? ? 3，创建多层级索引 ? ?...二，Series的索引 1，下标和下标切片索引 ? 2，index 和 index切片索引 ? 3，布尔索引 ? 4，多层级索引 ? 三，Series常用操作 1，向量化运算 ?
参考链接： 创建Pandas Series 创建Series 利用实数创建series # 利用实数创建Series 并指定key s1 = pd.Series(3, index=list("a")...) print(s1) 利用列表创建series s2 = pd.Series(list("abcdfgdhsdafcv")) print(s2) 利用元祖创建series s3 = pd.Series...(tuple("sdfacdfgd")) print(s3) 利用数组创建series s4 = pd.Series(numpy.array(list([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8..., 9]))) print(s4) 利用字典创建series dictionary1 = {"name": "nick", "age": 12, "sex": "male"} s5 = pd.Series
1.构造函数 pandas.Series( data, index, dtype, copy) 参数 描述 data 数据，可以是各种形式，如：ndarray,list,constants index...创建一个Series 以下代码默认引入pandas和numpy，平台为Anaconda启动的Jupyter： import pandas as pd import numpy as np 2.1 创建一个空...Series print(pd.Series()) 输出 Series([], dtype: float64) 2.2 从ndarray创建一个Series 从ndarray创建时，如果传递索引，索引需要有相同的长度...print(pd.Series(5, index=[0, 1, 2, 3])) 输出结果 0 5 1 5 2 5 3 5 dtype: int64 3....访问Series 以下作为例子的Series从以下代码创建： s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e']) 3.1 从位置 跟python
报错代码 s = pd.Series([[1, 2, 3], 'foo', [], [3, 4]]) s 0 [1, 2, 3] 1 foo 2 []...3 [3, 4] dtype: object s.explode() AttributeError: 'Series' object has no attribute 'explode'
概念 Series相当于一维数组。...1.调用Series的原生方法创建 import pandas as pd s1 = pd.Series(data=[1,2,4,6,7],index=['a','b','c','d','e'])#...index表示索引 print(s1['a']) print(s1[0]) print(s1[:3])# 在Series中切片是一个闭合区间表示Series中0-3的元素 print(s1['a':'...':45000, 'shanghai':71000, 'guangzhou':16000, 'shengzheng':5000} obj3 = Series(sdata) print(obj3) print...Series的相关特性及函数 from pandas import Series #用数组生成Series ,默认情况下使用数字索引 obj = Series([4, 7, -5, 3]) print
DataFrame和Series是Pandas最基本的两种数据结构 可以把DataFrame看作由Series对象组成的字典，其中key是列名，值是Series Series和Python...中的列表非常相似，但是它的每个元素的数据类型必须相同 创建 Series 的最简单方法是传入一个Python列表 import pandas as pd s = pd.Series([ ' banana...' ,42] print(s) 输出结果 0 banana 1 42 dtype: object 创建Series时，可以通过index参数 来指定行索引 s = pd.Series...(['Bill Gates','男'],index=['姓名','性别']) 姓名 Bill Gates 性别 男 Series代表一列数据, 需要注意 Pandas...返回Series的行索引 Series的一些属性 Series常用方法 针对数值型的Series，可以进行常见计算 share = data.share share.mean() #
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