pandas 数据结构之Series的使用方法

yipeiwu_com6年前Python基础

1. Series

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)。

1.1 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)。

# 引入Series和DataFrame
In [16]: from pandas import Series,DataFrame
In [17]: import pandas as pd

In [18]: ser1 = Series([1,2,3,4])

In [19]: ser1
Out[19]: 
0  1
1  2
2  3
3  4
dtype: int64

1.2 当要生成一个指定索引的Series 时候,可以这样:  

# 给index指定一个list
In [23]: ser2 = Series(range(4),index = ["a","b","c","d"])

In [24]: ser2
Out[24]: 
a  0
b  1
c  2
d  3
dtype: int64

1.3 也可以通过字典来创建Series对象

In [45]: sdata = {'Ohio': 35000, 'Texas': 71000, 'Oregon': 16000, 'Utah': 5000}

In [46]: ser3 = Series(sdata)
# 可以发现,用字典创建的Series是按index有序的
In [47]: ser3
Out[47]: 
Ohio   35000
Oregon  16000
Texas   71000
Utah    5000
dtype: int64

在用字典生成Series的时候,也可以指定索引,当索引中值对应的字典中的值不存在的时候,则此索引的值标记为Missing,NA,并且可以通过函数(pandas.isnull,pandas.notnull)来确定哪些索引对应的值是没有的。 

In [48]: states = ['California', 'Ohio', 'Oregon', 'Texas']

In [49]: ser3 = Series(sdata,index = states)

In [50]: ser3
Out[50]: 
California    NaN
Ohio     35000.0
Oregon    16000.0
Texas     71000.0
dtype: float64
# 判断哪些值为空
In [51]: pd.isnull(ser3)
Out[51]: 
California   True
Ohio     False
Oregon    False
Texas     False
dtype: bool

In [52]: pd.notnull(ser3)
Out[52]: 
California  False
Ohio      True
Oregon     True
Texas     True
dtype: bool

1.4 访问Series中的元素和索引:

# 访问索引为"a"的元素
In [25]: ser2["a"]
Out[25]: 0
# 访问索引为"a","c"的元素
In [26]: ser2[["a","c"]]
Out[26]: 
a  0
c  2
dtype: int64
# 获取所有的值
In [27]: ser2.values
Out[27]: array([0, 1, 2, 3])
# 获取所有的索引
In [28]: ser2.index
Out[28]: Index([u'a', u'b', u'c', u'd'], dtype='object')

1.5 简单运算

在pandas的Series中,会保留NumPy的数组操作(用布尔数组过滤数据,标量乘法,以及使用数学函数),并同时保持引用的使用

In [34]: ser2[ser2 > 2]
Out[34]: 
a  64
d   3
dtype: int64

In [35]: ser2 * 2
Out[35]: 
a  128
b   2
c   4
d   6
dtype: int64

In [36]: np.exp(ser2)
Out[36]: 
a  6.235149e+27
b  2.718282e+00
c  7.389056e+00
d  2.008554e+01
dtype: float64

1.6 Series的自动对齐

Series的一个重要功能就是自动对齐(不明觉厉),看看例子就明白了。 差不多就是不同Series对象运算的时候根据其索引进行匹配计算。

# ser3 的内容
In [60]: ser3
Out[60]: 
Ohio   35000
Oregon  16000
Texas   71000
Utah    5000
dtype: int64
# ser4 的内容
In [61]: ser4
Out[61]: 
California    NaN
Ohio     35000.0
Oregon    16000.0
Texas     71000.0
dtype: float64
# 相同索引值的元素相加
In [62]: ser3 + ser4
Out[62]: 
California     NaN
Ohio      70000.0
Oregon     32000.0
Texas     142000.0
Utah        NaN
dtype: float64

1.7 命名

Series对象本身,以及索引都有一个 name 属性

In [64]: ser4.index.name = "state"

In [65]: ser4.name = "population"

In [66]: ser4
Out[66]: 
state
California    NaN
Ohio     35000.0
Oregon    16000.0
Texas     71000.0
Name: population, dtype: float64

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

python for循环remove同一个list过程解析

下午在用python将Linux的conf配置文件转化成字典dict时遇到了一个奇怪的问题,原先conf配置文件中没有注释行(以#开头的行),后来为了避免这种情况,添加了一个对以#开头的...

基于python分析你的上网行为 看看你平时上网都在干嘛

基于python分析你的上网行为 看看你平时上网都在干嘛

简介 想看看你最近一年都在干嘛?看看你平时上网是在摸鱼还是认真工作?想写年度汇报总结,但是苦于没有数据?现在,它来了。 这是一个能让你了解自己的浏览历史的Chrome浏览历史记录分析程...

python二维键值数组生成转json的例子

今天出于需要,要将爬虫爬取的一些数据整理成二维数组,再编码成json字符串传入数据库 那么问题就来了,在php中这个过程很简便 ,类似这样: $arr[$key1][$key2]=...

django商品分类及商品数据建模实例详解

基类(商品类及分类类之间共同的字段) class BaseModle(models.Model): name = models.CharField(max_length=32,...

Django中传递参数到URLconf的视图函数中的方法

有时你会发现你写的视图函数是十分类似的,只有一点点的不同。 比如说,你有两个视图,它们的内容是一致的,除了它们所用的模板不太一样: # urls.py from django.co...