pandas创建series方法
print("====创建series方法一===")
dic={"a":1,"b":2,"c":3,"4":4}
s=pd.Series(dic)
print(s)
创建方法一
由字典创建，字典的key就是index，values就是valuse
key肯定是字符串，假如values类型不止一个会怎么样？ → dic = {‘a’:1 ,‘b’:‘hello’ , ‘c’:3, ‘4’:4, ‘5’:5}
Series 创建方法二
由数组创建（一维数组）
arr=np.random.rand(5) s=pd.Series(arr) print(arr) print(s) #默认index是从0开始，步长为1的数字 s=pd.Series(arr,index=['a','b','c','d','e'],dtype=np.object) print(s)
Series 创建方法三
由标量创建
s=pd.Series(10,index=range(4)) print(s)
Pandas的Series常用方法
使用
from pandas import Series
1. 创建Series
a. 常规创建
>>> obj = Series([1,2,3], index=['A','B','C']) >>> obj A ? ?1 B ? ?2 C ? ?3 dtype: int64
b. 根据字典创建
>>> obj = Series({'a':1,'b':2,'c':3})
>>> obj
a ? ?1
b ? ?2
c ? ?3
dtype: int64
c. Series嵌套Series
>>> obj1 = Series([1,2,3],index=['a','b','c']) >>> obj2 = Series([4,5,6],index=['d','e','f']) >>> obj3 = Series([obj1, obj2],index=['name1', 'name2']) >>> obj3 name1 ? ?a ? ?1 b ? ?2 c ? ?3 dtype: int64 name2 ? ?d ? ?4 e ? ?5 f ? ?6 dtype: int64 dtype: object
2. Series追加
>>> obj1 = Series([1,2,3],index=['a','b','c']) >>> obj1 a ? ?1 b ? ?2 c ? ?3 dtype: int64 >>> obj1.append(Series([4,5],index=['d','e'])) a ? ?1 b ? ?2 c ? ?3 d ? ?4 e ? ?5 dtype: int64
如果是嵌套的Series的追加
错误写法：obj['name1'].append(Series([1], index = ['a']))； 正确写法：obj.append(Series([Series([1], index = ['a'])], index = ['name1']))
3. Series删除
>>> obj1 = Series([1,2,3],index=['a','b','c'])
>>> obj1
a ? ?1
b ? ?2
c ? ?3
dtype: int64
>>> obj1.drop('b')
a ? ?1
c ? ?3
dtype: int64
4. Series改
>>> obj1 = Series([1,2,3],index=['a','b','c']) >>> obj1 a ? ?1 b ? ?2 c ? ?3 dtype: int64 >>> obj1.a = -1 >>> obj1['b'] = -2 >>> obj1 a ? -1 b ? -2 c ? ?3 dtype: int64
5. Series查
>>> obj1 = Series([1,2,3],index=['a','b','c']) >>> obj1 a ? ?1 b ? ?2 c ? ?3 dtype: int64 >>> print(obj1.a == 1) True
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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