pandas 数据结构之Series的使用方法
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
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