python series用法,python中的series到底是个啥

　　Python——pandas module-series数据结构-python —— pandas module-series数据结构如果在pandasSeries中创建序列时没有指定索引列，请从0到(n-)并自动创建一个整数类型的索引列index: array length)。数组中的元素类型使用相同的列表，数组生成器Series使用dictionary/dictionary对象方法创建Series。先访问Series.tail再访问SreiesSeries.head())，然后访问Sreies.index显示索引列。显示Sreies.values数据列的系列创建缺失值并检测缺失值。练习搜索序列[索引名称][索引位置下标]切片操作索引位置切片[索引位置：索引位置：步长]索引值切片[

　　Python——pandas模块系列数据结构pandas

　　Numpy适合处理统一的数值数组数据。

　　Pandas旨在处理表单和混合数据。

　　Panda有两种数据结构。

　　IESDataFrame Series系列的数据类型为3http://www.sina.com/3358 www . Sina . com/(整数，字符串，浮点数，Python对象等。)3358 www。

　　索引3354获取3354个索引列

　　当values——得到3354个数据串时，每个元素可以看作一个字典，整个序列也可以看作一个二维数组。

　　图：

　　如果在创建序列时未指定索引列，将自动创建该列。0到(n-1) n个数组长度)。将Panda作为PD # Create obj=pd导入。Series函数中的Series ([4，7，-5，3]，传递一个列表。

　　指定索引列索引(数字，字符串)不同于数组。数组中的元素必须属于同一类型。#通过指定索引列创建系列对象obj=PD . Series)[4，2，-5，3]，index=[2，1，1， r_4]。

　　使用列表和数组构建系列lis=[ 1，2，3，4，5，6，array=NP . arange(7)series _ lis=PD . series(lis)]系列。

　　与使用字典/字典对象创建序列不同，字典中的键不能重复。

　　但是，在序列中，索引可以重复。

　　# dictionary对象模式DIC=DICT(zip(lis，array)) zip package zip) lis，array)运算后，创建一个基于元组列表的series对象Series _ DICT=PD . Series(DIC)print)dictionary对象，直接传递给dictionary方法series _ dict: 3，D:4}) print(直接传递给dictionary创建的Series)print(Series _ DICT 2))。

　　访问Sreies查看字典并构建系列实例。

　　dic={Ohio:35000， Texas:71000， Oregon:16000， Utah :5000 } a=PD . series(DIC)pr ingon

　　Series.head()已经访问了默认的前五个元素。

　　Print(a.head)) Series.tail))从后面访问默认的五行。

　　Print(a.tail )2)显示Sreies.index索引列print(a . index)srees . values数据列print (a.values)

　　Show Series.dtype数据类型使用print(a.dtype) Series创建一个Series对象，方法是使用一个Series创建另一个Series

　　然后使用创建另一个Series对象。

　　字典构建系列实例 dic={Ohio:35000， Texas:71000， Oregon:16000， Utah 33605000} a

　　California ， Ohio ， Oregon ， Texas ])print( Series object by a object:)print(b)创建时，新对象的索引被列为传入索引。

　　模板的索引直接取它的值。

　　添加模板没有的索引，并将值设置为缺少的值NaN。

　　缺失值检测返回一个数据列为bool类型的对象。

　　True:缺少值

　　False:不是缺失值

　　#缺失值检测打印(“缺失值检测”)打印(pd.isnull(b))

　　非缺失值检测pd.notnull(Series)练习生成一个长度与sd相同的随机数序列。

　　sd=pd。系列([1，2，3，4，5])

　　Sd=pd。Series([1，2，4，1，2])#生成一个长度与sd相同的随机数序列a=np.random.random(len(sd))#创建一个Series对象s=pd。系列打印(创建的系列对象：)打印

　　搜索系列[索引名称]当有相同索引名时，返回多条数据

　　再次验证了Series对象中索引的名称不是唯一的，可以重复。

　　# Series[index name]import pandas as PD obj=PD . Series([1，2，3，4]，index=[d ， f ， d ， c ])print( created Series:)print(obj 2)obj 2=obj[]

　　[索引位置下标]下标的取值范围：[o,len(Series.values)]

　　它可以是：

　　整数：正数，从0开始。

　　负数：反转，从-1开始。

　　#[index position subscript]import pandas as PD obj=PD . series([1，2，3，4]，index=[d ， f ， d ， c]) print(索引1的数据：，obj[1])print(最后一个索引)

　　切片操作ndarray切片操作不同的是，Series切片中的数据除了索引号，还可以是索引值类似于Numpy注意：

　　当使用索引值进行切片时，索引列中的索引值应该是唯一的，除非切片的起始值是唯一的索引。

　　索引位置切片[索引位置：索引位置：步长] #索引位置切片导入熊猫为pd obj=pd.series ([1，2，3，4)，index=[d ， f ， d ， c]) print (obj [1: 3])

　　值片[索引值：索引值]当使用索引值进行切片时，索引列里的索引值要唯一，除非切片的起始值为唯一索引

　　# index position slice import pandas as PD obj=PD . series([1，2，3，4)，index=[d ， f ， d ， c]) print (obj [f: c]

　　当切片起始索引是非唯一索引时

　　将熊猫作为pdobj=pd导入。Series([1，2，3，4)，index=[d ， f ， d ， c])print(obj[d:c]

　　列重新分配导入熊猫为pd obj=pd.series ([1，2，3，4)，index=[d ， f ， d ， c]) obj.index=[一，二，三，四。

　　Series的运算系列保留了Numpy中的数组运算，可以全部使用Series进行数组运算的时候，索引与值之间的映射关系不会发生改变。

　　对数值进行系列运算#系列运算import pandas as PD obj=PD . Series([100，200，300，400]，index=[one ， two ， three ，Four ])print( initial array:)print(obj)print( 1 array:)print(-2 initial array:)print(obj-2)print( * 3 initial array:)print(obj * 3)print(

　　两个系列操作对两个对应的元素执行-*/操作，另一个不返回index，value=NaN。

　　将熊猫作为pdobj=pd导入。Series([100，200，300，400]，index=[一，二，三，四])obj2=pd。Series([1，2，3]，index=[a ， b ， one])print(obj obj2)

　　当两个系列对象中某个重复索引的数量为倍数时

　　分别使用Series1的索引对应的值和Series2中重复索引对应的值进行计算并返回。

　　总结：在操作Series对象时，基本上可以看作是在Numpy中操作ndarray。

　　ndarray中的绝大多数操作都可以在Series上使用。

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