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pandas创建series的三种方法小结_python_

2023-05-26 447人已围观

简介 pandas创建series的三种方法小结_python_

pandas创建series方法

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

创建方法一

由字典创建，字典的key就是index，values就是valuse

key肯定是字符串，假如values类型不止一个会怎么样？ → dic = {‘a’:1 ,‘b’:‘hello’ , ‘c’:3, ‘4’:4, ‘5’:5}

Series 创建方法二

由数组创建（一维数组）

arr=np.random.rand(5) s=pd.Series(arr) print(arr) print(s) #默认index是从0开始，步长为1的数字 s=pd.Series(arr,index=['a','b','c','d','e'],dtype=np.object) print(s)

Series 创建方法三

由标量创建

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

Pandas的Series常用方法

使用

from pandas import Series

1. 创建Series

a. 常规创建

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

b. 根据字典创建

>>> 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

错误写法：obj['name1'].append(Series([1], index = ['a']))；
正确写法：obj.append(Series([Series([1], index = ['a'])], index = ['name1']))

3. Series删除

>>> 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

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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