Pandas序列

Series是一维标签数组，能够容纳任何类型的数据（整数，字符串，浮点数，python对象等）。轴标签统称为索引。

pandas.Series

Pandas序列可以使用以下构造函数创建 -

pandas.Series( data, index, dtype, copy)

构造函数的参数如下所示 -

S.No 参数和说明
1 data
数据采用各种形式，如ndarray，列表，常量
2 index
索引值必须是唯一可散列的，与数据长度相同。如果没有索引被传递，则默认为 **np.arrange（n）** 。
3 dtype
dtype用于数据类型。如果没有，则会推断数据类型
4 copy
复制数据。默认为False

一序列可以使用各种输入创建，如 -

  • 排列
  • 快译通
  • 标量值或常量

创建一个空序列

一个基本的序列，可以创建一个空序列。

例

#import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
s = pd.Series()
print s

其 输出 如下 -

Series([], dtype: float64)

从ndarray创建一个序列

如果数据是ndarray，则传递的索引必须具有相同的长度。如果没有索引被传递，那么默认情况下，索引将是 range（n） ，其中 n 是数组长度，即[0,1,2,3 ...。 范围（LEN（阵列）） - 1]。

例1

#import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
import numpy as np
data = np.array(['a','b','c','d'])
s = pd.Series(data)
print s

其 输出 如下 -

0   a
1   b
2   c
3   d
dtype: object

我们没有传递任何索引，因此默认情况下，索引的索引范围是0到 len（data）-1 ，即0到3。

例2

#import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
import numpy as np
data = np.array(['a','b','c','d'])
s = pd.Series(data,index=[100,101,102,103])
print s

其 输出 如下 -

100  a
101  b
102  c
103  d
dtype: object

我们在这里通过了索引值。现在我们可以在输出中看到自定义的索引值。

从字典创建一个序列

一个 字典 可以作为输入传递，如果没有指定索引，那么字典键将按照排序的顺序进行构建索引。如果 索引 被传递， 索引 中的标签对应的数据值将被取出。

例1

#import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'a' : 0., 'b' : 1., 'c' : 2.}
s = pd.Series(data)
print s

其 输出 如下 -

a 0.0
b 1.0
c 2.0
dtype: float64

观察 - 字典键用于构建索引。

例2

#import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'a' : 0., 'b' : 1., 'c' : 2.}
s = pd.Series(data,index=['b','c','d','a'])
print s

其 输出 如下 -

b 1.0
c 2.0
d NaN
a 0.0
dtype: float64

观察 - 索引顺序持续存在，缺少的元素用NaN（不是数字）填充。

从标量创建一个序列

如果数据是标量值，则必须提供索引。该值将被重复以匹配 索引 的长度 **

#import the pandas library and aliasing as pd
 import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series(5, index=[0, 1, 2, 3])
print s

其 输出 如下 -

0  5
1  5
2  5
3  5
dtype: int64

从位置序列访问数据

序列中的数据可以像 ndarray中那样 访问 。

例1

检索第一个元素。正如我们已经知道的那样，数组从零开始计数，这意味着第一个元素存储在第零个位置，依此类推。

import pandas as pd
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])

#retrieve the first element
print s[0]

其 输出 如下 -

1

例2

检索序列中的前三个元素。如果将a：插入其前面，则将从该索引开始提取所有项目。如果使用两个参数（在它们之间），则两个索引之间的项目（不包括停止索引）

import pandas as pd
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])

#retrieve the first three element
print s[:3]

其 输出 如下 -

a  1
b  2
c  3
dtype: int64

例3

检索最后三个元素。

import pandas as pd
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])

#retrieve the last three element
print s[-3:]

其 输出 如下 -

c  3
d  4
e  5
dtype: int64

使用标签检索数据（索引）

A序列就像一个固定大小的 字典 ，您可以通过索引标签获取和设置值。

例1

使用索引标签值检索单个元素。

import pandas as pd
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])

#retrieve a single element
print s['a']

其 输出 如下 -

1

例2

使用索引标签值列表检索多个元素。

import pandas as pd
    s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])

    #retrieve multiple elements
    print s[['a','c','d']]

其 输出 如下 -

a  1
    c  3
    d  4
    dtype: int64

例3

如果不包含标签，则会引发异常。

import pandas as pd
    s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])

    #retrieve multiple elements
    print s['f']

其 输出 如下 -

…
KeyError: 'f'