Python pandas - 系列

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Series 是一个一维标记数组，能够保存任何类型的数据（整数、字符串、浮点数、Python 对象等）。轴标签统称为索引。

pandas系列

可以使用以下构造函数创建 pandas 系列 -

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

构造函数的参数如下 -

可以使用各种输入创建一个系列，例如 -

• 大批
• 词典
• 标量值或常数

创建一个空系列

可以创建的基本系列是空系列。

例子

#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 创建一个系列

如果数据是 ndarray，则传递的索引必须具有相同的长度。如果没有传递索引，则默认索引将为range(n)，其中n是数组长度，即 [0,1,2,3…。范围（len（数组））-1]。

实施例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，它分配的索引范围为 0 到len(data)-1，即 0 到 3。

实施例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

我们在这里传递了索引值。现在我们可以在输出中看到自定义的索引值。

从 dict 创建一个系列

可以将字典作为输入传递，如果未指定索引，则按排序顺序获取字典键来构​​造索引。如果传递index，则会拉出index中标签对应的data中的值。

实施例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- 字典键用于构造索引。

实施例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- 索引顺序保持不变，缺失的元素用 NaN（不是数字）填充。

从标量创建系列

如果数据是标量值，则必须提供索引。该值将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

访问带有位置的系列数据

该系列中的数据的访问方式与 ndarray 中的数据类似。

实施例1

检索第一个元素。我们已经知道，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

实施例2

检索系列中的前三个元素。如果在其前面插入 :，则将从该索引开始的所有项目都将被提取。如果使用两个参数（中间有:），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

实施例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（索引）检索数据

Series 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。

实施例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

实施例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

实施例3

如果未包含标签，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'