Pandas常用数据结构series和方法

import pandas as pd

import numpy as np

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

series1

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

# 序列结构
type(series1)

pandas.core.series.Series

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')

series2

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

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

series3

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

# 通过位置访问，左闭右开
series3[0:3]

北京    2.80
上海    3.01
广东    8.99
dtype: float64

series3['北京']

2.8

# 通过标签访问，左右闭
series3['北京':'江苏']

北京    2.80
上海    3.01
广东    8.99
江苏    8.58
dtype: float64

series1.values  # 输出的是值

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

series3.index  # 输出行索引

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

series1.index

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

series2.dtype  # 输出元素类型

dtype('float64')