本篇文章主要羅列了pandas模塊中serie的基本使用。環(huán)境是jupyter notebook python 3.7。

serie是能夠保存任何類型數(shù)據(jù)的一維數(shù)組，軸標(biāo)簽統(tǒng)稱為索引，索引必須是唯一的散列且與數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度相同，默認(rèn)情況下為np.arange(n)。

首先是import pandas模塊

import pandas as pd

1.創(chuàng)建一個(gè)系列series create

\space\space\space\space????a.通過python list創(chuàng)建serie

arr = [0, 1, 2, 3, 4] s1 = pd.Series(arr)

結(jié)果如下 :

\space\space\space\space????b.創(chuàng)建系列時(shí)，可以自定義index索引

arr = [0, 1, 2, 3, 4] order = [1,2,3,4,5] s2 = pd.Series(arr, index=order)

結(jié)果如下 :

\space\space\space\space????c.通過numpy Ndarray 創(chuàng)建系列

和python list一樣，使用numpy ndarray也可以創(chuàng)建serie，同時(shí)索引不一定需要是自然數(shù)，可以是自定義的任何確定的數(shù)字，字符串。

import numpy as np n = np.random.randn(5) # 創(chuàng)建一個(gè)隨機(jī)的Ndarray index = ['a','b','c','d','e'] s3 = pd.Series(n,index=index) #索引可以不是自然數(shù)

結(jié)果如下 :

\space\space\space\space????d. 通過字典創(chuàng)建serie

d = {'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4, 'e':5} s4 = pd.Series(d)

結(jié)果如下 :

2.對(duì)系列進(jìn)行操作 serie manipulation

\space\space\space\space????a. 改變索引

s1.index = np.array(['A','B','C','D','E'])

結(jié)果如下:
將原先的0-5索引改為ABCDE

\space\space\space\space????b. 對(duì)serie進(jìn)行切片

使用中括號(hào)可以獲取serie的一部分，注意冒號(hào)是前包含后不包含的關(guān)系，例如在下面的例子中，切片部分索引的范圍是[1,4)。

s1[1:4] #s1[:] #s1[3:] #s1[:3]

結(jié)果如下:

\space\space\space\space????c. 在serie的末尾添加另一個(gè)serie

s4 = s1.append(s3) print(s4)

結(jié)果如下:

\space\space\space\space????d.丟棄serie中的某一項(xiàng)

s4 = s4.drop('e') print(s4)

結(jié)果如下:

\space\space\space\space????e.基本運(yùn)算加減乘除

arr1 = [0,1,2,3,4,5,7] arr2 = [6,7,8,9,5] s5 = pd.Series(arr2) s6 = pd.Series(arr1) s5 = s5.add(s6) print(s5) #s5.sub(s6) #s5.mul(s6) #s5.div(s6)

使用add方法會(huì)對(duì)相對(duì)應(yīng)的項(xiàng)進(jìn)行加法運(yùn)算，未定義的項(xiàng)在進(jìn)行加減乘除運(yùn)算后會(huì)變?yōu)閚p.nan未定義。
兩個(gè)serie進(jìn)行加法運(yùn)算的結(jié)果如下:

其余的基本運(yùn)算與加法類似。

\space\space\space\space???? f. serie的統(tǒng)計(jì)學(xué)屬性

使用describe方法可以輸出serie的統(tǒng)計(jì)學(xué)屬性

s5.describe()

結(jié)果如下:

參考:
pandas入門之serie
Youtube pandas tutorial

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python pandas serie简介及基本使用的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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