Series(五):Series的增、删、改、查
【摘要】 1、说明
增:增 【增加索引的方式,增加值】;删:删 【删除索引的方式,删除值】;改:修改值 【获取到某个值后,采用赋值方式修改值】 ;查:获取值 【切片和索引方式】;
2、查:获取值
这里在之前的文章讲述过了,大家可以参考这个文章:http://note.youdao.com/noteshare?id=1d1cdc13237f290f8cef513f9e4373...
1、说明
- 增:增 【增加索引的方式,增加值】;
- 删:删 【删除索引的方式,删除值】;
- 改:修改值 【获取到某个值后,采用赋值方式修改值】 ;
- 查:获取值 【切片和索引方式】;
2、查:获取值
这里在之前的文章讲述过了,大家可以参考这个文章:http://note.youdao.com/noteshare?id=1d1cdc13237f290f8cef513f9e4373c3&sub=23F225D0B9B2462686B8DEFF5BCF32C8
3、增:增加值
x = pd.Series([10,23,31,16],index=list("abcd"))
display(x)
# 可以将索引看成字典中的键,当键(索引)不存在的时候,相当于增加值
x[e] = 10000
display(x)
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
结果如下:
4、删:删除值
① del方式:就地删除
x = pd.Series([10,23,31,16],index=list("abcd"))
display(x)
# 删除了某个索引后,对应的值也就删除了
del x["b"]
display(x)
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
结果如下:
② drop方式:当指定了inplace=True后,才属于就地删除
x = pd.Series([10,23,31,16],index=list("abcd"))
display(x)
y = x.drop("a")
display(y)
dispaly(x)
# 当指定了inplace=True后,属于就地删除
x.drop("a",inplace=True)
display(x)
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
结果如下:
③ 使用drop一次性删除多个值:提供一个标签数组
x = pd.Series([10,23,31,16],index=list("abcd"))
display(x)
x.drop(["a","c"],inplace=True)
display(x)
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
结果如下:
5、改:修改值
x = pd.Series([10,23,31,16],index=list("abcd"))
display(x)
# 获取到某个值后,采用赋值方式修改值
display(x.loc["a"])
x.loc["a"] = 666
display(x)
x.iloc[2] = 888
display(x)
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
结果如下:
文章来源: blog.csdn.net,作者:数据分析与统计学之美,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:blog.csdn.net/weixin_41261833/article/details/104149081
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