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pandas創建series的三種方法小結_python

作者：林中有神君 ? 更新時間： 2022-07-03 編程語言

pandas創建series方法

print("====創建series方法一===")
dic={"a":1,"b":2,"c":3,"4":4}
s=pd.Series(dic)
print(s)

創建方法一

由字典創建，字典的key就是index，values就是valuse

key肯定是字符串，假如values類型不止一個會怎么樣？ → dic = {‘a’:1 ,‘b’:‘hello’ , ‘c’:3, ‘4’:4, ‘5’:5}

Series 創建方法二

由數組創建（一維數組）

arr=np.random.rand(5)
s=pd.Series(arr)
print(arr)
print(s)
#默認index是從0開始，步長為1的數字
s=pd.Series(arr,index=['a','b','c','d','e'],dtype=np.object)
print(s)

Series 創建方法三

由標量創建

s=pd.Series(10,index=range(4))
print(s)

Pandas的Series常用方法

使用

from pandas import Series

1. 創建Series

a. 常規創建

>>> obj = Series([1,2,3], index=['A','B','C'])
>>> obj
A ? ?1
B ? ?2
C ? ?3
dtype: int64

b. 根據字典創建

>>> 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

  • 錯誤寫法：obj['name1'].append(Series([1], index = ['a']))；
  • 正確寫法：obj.append(Series([Series([1], index = ['a'])], index = ['name1']))

3. Series刪除

>>> 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

原文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_46457946/article/details/109911807

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