Pandas系列|pandas.Series,创建空系列,从字典创建系列,从标量创建系列,使用标签检索数据

发表时间:2020-01-12

系列(Series)是能够保存任何类型的数据(整数,字符串,浮点数,Python对象等)的一维标记数组。轴标签统称为索引。


pandas.Series

Pandas系列可以使用以下构造函数创建 -

pandas.Series( data, index, dtype, copy)

构造函数的参数如下 -

编号参数描述
1data数据采取各种形式,如:ndarraylistconstants
2index索引值必须是唯一的和散列的,与数据的长度相同。 默认np.arange(n)如果没有索引被传递。
3dtypedtype用于数据类型。如果没有,将推断数据类型
4copy复制数据,默认为false

可以使用各种输入创建一个系列,如 -

  • 数组
  • 字典
  • 标量值或常数


创建一个空的系列

创建一个基本系列是一个空系列。

示例

#import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
s = pd.Series()
print (s)

执行上面示例代码,输出结果如下 -

Snipaste_2020-01-12_17-21-06.png


从ndarray创建一个系列

如果数据是ndarray,则传递的索引必须具有相同的长度。 如果没有传递索引值,那么默认的索引将是范围(n),其中n是数组长度,即[0,1,2,3…. range(len(array))-1] - 1]

示例1

#import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
import numpy as np
data = np.array(['a','b','c','d'])
s = pd.Series(data)
print (s)

执行上面示例代码,输出结果如下 -

Snipaste_2020-01-12_17-22-03.png

这里没有传递任何索引,因此默认情况下,它分配了从0len(data)-1的索引,即:03

示例2

#import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
import numpy as np
data = np.array(['a','b','c','d'])
s = pd.Series(data,index=[100,101,102,103])
print (s)

执行上面示例代码,输出结果如下 -

Snipaste_2020-01-12_17-22-53.png

在这里传递了索引值。现在可以在输出中看到自定义的索引值。


从字典创建一个系列

字典(dict)可以作为输入传递,如果没有指定索引,则按排序顺序取得字典键以构造索引。 如果传递了索引,索引中与标签对应的数据中的值将被拉出。

示例2

#import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'a' : 0., 'b' : 1., 'c' : 2.}
s = pd.Series(data)
print (s)

执行上面示例代码,输出结果如下 -


注意 - 字典键用于构建索引。

示例

#import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'a' : 0., 'b' : 1., 'c' : 2.}
s = pd.Series(data,index=['b','c','d','a'])
print (s)

执行上面示例代码,输出结果如下 -

Snipaste_2020-01-12_17-24-52.png

注意观察 - 索引顺序保持不变,缺少的元素使用NaN(不是数字)填充。


从标量创建一个系列

如果数据是标量值,则必须提供索引。将重复该值以匹配索引的长度。

#import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series(5, index=[0, 1, 2, 3])
print (s)

执行上面示例代码,得到以下结果 -

Snipaste_2020-01-12_17-25-38.png


从具有位置的系列中访问数据

系列中的数据可以使用类似于访问ndarray中的数据来访问。

示例-1

检索第一个元素。比如已经知道数组从零开始计数,第一个元素存储在零位置等等。

import pandas as pd
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])

#retrieve the first element
print (s[0])

执行上面示例,得到以下结果 -

Snipaste_2020-01-12_17-26-17.png

示例-2

检索系列中的前三个元素。 如果a:被插入到其前面,则将从该索引向前的所有项目被提取。 如果使用两个参数(使用它们之间),两个索引之间的项目(不包括停止索引)。

import pandas as pd
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])

#retrieve the first three element
print (s[:3])

执行上面示例,得到以下结果 -

Snipaste_2020-01-12_17-27-45.png

示例-3

检索最后三个元素,参考以下示例代码 -

import pandas as pd
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])

#retrieve the last three element
print (s[-3:])

执行上面示例代码,得到以下结果 -

Snipaste_2020-01-12_17-28-25.png


使用标签检索数据(索引)

一个系列就像一个固定大小的字典,可以通过索引标签获取和设置值。

示例1

使用索引标签值检索单个元素。

import pandas as pd
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])

#retrieve a single element
print (s['a'])

执行上面示例代码,得到以下结果 -

Snipaste_2020-01-12_17-29-04.png

示例2

使用索引标签值列表检索多个元素。

import pandas as pd
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])

#retrieve multiple elements
print (s[['a','c','d']])

执行上面示例代码,得到以下结果 -

Snipaste_2020-01-12_17-29-32.png

示例3

如果不包含标签,则会出现异常。

import pandas as pd
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])

#retrieve multiple elements
print (s['f'])

执行上面示例代码,得到以下结果 -

Snipaste_2020-01-12_17-30-53.png


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