• 基本特征
  類似一維數組的對象；
  由數據和索引組成；
  import pandas as pd

• 自定義Series的index

aSer = pd.Series(['apple', 'peach', 'lemon'], index=[1,2,3])aSer Out[10]: 1 apple 2 peach 3 lemon dtype: object aSer.index Out[11]: Int64Index([1, 2, 3], dtype='int64')aSer.values Out[12]: array(['apple', 'peach', 'lemon'], dtype=object)

• Series的數據對齊

data = {'AXP':'86.40', 'CSCO':'122.64', 'BA':'99.44'} sindex = ['AXP', 'CSCO', 'BA', 'AAPL']aSer = pd.Series(data, index=sindex) aSer Out[15]: AXP 86.40 CSCO 122.64 BA 99.44 AAPL NaN # not a number dtype: objectpd.isnull(aSer) Out[16]: AXP False CSCO False BA False AAPL True dtype: bool

• Series的name屬性
  Series對象本身及其索引均有一個name屬性；
  Series的name屬性與其他重要功能關系密切

aSer = pd.Series(data, index=sindex) aSer.name = 'cnames' # 指定對象本身的name屬性 aSer.index.name = 'volume' # 指定索引的name屬性aSer Out[21]: volume AXP 86.40 CSCO 122.64 BA 99.44 AAPL NaN Name: cnames, dtype: object

總結

以上是生活随笔為你收集整理的pandas - Series的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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