Pandas常用数据结构series和方法

import pandas as pd

  

 

  
1
 

import numpy as np

  

 

  
1
 

series1 = pd.Series([2.8, 3.01, 8.99, 8.58, 5.18])

  

 

  
1
 

series1

  

 

  
1
 

0 2.80
1 3.01
2 8.99
3 8.58
4 5.18
dtype: float64

  

 

  
1
  
2
  
3
  
4
  
5
  
6
 

# 序列结构
type(series1)

  

 

  
1
  
2
 

pandas.core.series.Series

  

 

  
1
 

series2 = pd.Series([2.8, 3.01, 8.99, 8.58, 5.18], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], name='这是一个序列')

  

 

  
1
 

series2

  

 

  
1
 

a 2.80
b 3.01
c 8.99
d 8.58
e 5.18
Name: 这是一个序列, dtype: float64

  

 

  
1
  
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3
  
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5
  
6
 

series3 = pd.Series({'北京':2.8, '上海':3.01, '广东':8.99, '江苏':8.58, '浙江':5.18})

  

 

  
1
 

series3

  

 

  
1
 

北京 2.80
上海 3.01
广东 8.99
江苏 8.58
浙江 5.18
dtype: float64

  

 

  
1
  
2
  
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4
  
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6
 

# 通过位置访问，左闭右开
series3[0:3]

  

 

  
1
  
2
 

北京 2.80
上海 3.01
广东 8.99
dtype: float64

  

 

  
1
  
2
  
3
  
4
 

series3['北京']

  

 

  
1
 

2.8

  

 

  
1
 

# 通过标签访问，左右闭
series3['北京':'江苏']

  

 

  
1
  
2
 

北京 2.80
上海 3.01
广东 8.99
江苏 8.58
dtype: float64

  

 

  
1
  
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4
  
5
 

series1.values  # 输出的是值

  

 

  
1
 

array([2.8 , 3.01, 8.99, 8.58, 5.18])

  

 

  
1
 

series3.index  # 输出行索引

  

 

  
1
 

Index(['北京', '上海', '广东', '江苏', '浙江'], dtype='object')

  

 

  
1
 

series1.index

  

 

  
1
 

RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)

  

 

  
1
 

series2.dtype  # 输出元素类型

  

 

  
1
 

dtype('float64')

  

 

  
1
 

文章来源: ruochen.blog.csdn.net，作者：若尘，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

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