pandas.Series

class pandas.Series(data=Noneindex=Nonedtype=Nonename=Nonecopy=Falsefastpath=False)

One-dimensional ndarray with axis labels (including time series).

Labels need not be unique but must be any hashable type. The object supports both integer- and label-based indexing and provides a host of methods for performing operations involving the index. Statistical methods from ndarray have been overridden to automatically exclude missing data (currently represented as NaN)

Operations between Series (+, -, /, , *) align values based on their associated index values– they need not be the same length. The result index will be the sorted union of the two indexes.

Parameters :

data : array-like, dict, or scalar value

Contains data stored in Series

index : array-like or Index (1d)

Values must be unique and hashable, same length as data. Index object (or other iterable of same length as data) Will default to np.arange(len(data)) if not provided. If both a dict and index sequence are used, the index will override the keys found in the dict.

dtype : numpy.dtype or None

If None, dtype will be inferred

copy : boolean, default False

Copy input data

Series 类似数组,但是它有标签(label) 或者索引(index).

1. 从最简单的series开始看。

from pandas import Series, DataFrame
import pandas as pd
ser1 = Series([1,2,3,4])
print(ser1)
#0 1
#1 2
#2 3
#3 4
#dtype: int64

此时因为没有设置index,所以用默认

2. 加上索引

ser2 = Series(range(4),index=['a','b','c','d'])
print(ser2)
#a 0
#b 1
#c 2
#d 3
#dtype: int64

3. dictionnary 作为输入

dict1 = {'ohio':35000,'Texas':71000,'Oregon':1600,'Utah':500}
ser3 = Series(dict1)
#Oregon 1600
#Texas 71000
#Utah 500
#ohio 35000
#dtype: int64

key:默认设置为index

dict1 = {'ohio':35000,'Texas':71000,'Oregon':1600,'Utah':500}
ser3 = Series(dict1)
#Oregon 1600
#Texas 71000
#Utah 500
#ohio 35000
#dtype: int64
print(ser3)
states = ['California', 'Ohio', 'Oregon', 'Texas']
ser4 = Series(dict1,index = states)
print(ser4)
#California NaN
#Ohio NaN
#Oregon 1600.0
#Texas 71000.0
#dtype: float64

用了dictionary时候,也是可以特定的制定index的,当没有map到value的时候,给NaN.

print(pd.isnull(ser4))
#California True
#Ohio True
#Oregon False
#Texas False
#dtype: bool

函数isnull判断是否为null

print(pd.isnull(ser4))
#California True
#Ohio True
#Oregon False
#Texas False
#dtype: bool

函数notnull判断是否为非null

print(pd.notnull(ser4))
#California False
#Ohio False
#Oregon True
#Texas True
#dtype: bool

4. 访问元素和索引用法

print (ser2['a']) #
#print (ser2['a','c']) error
print (ser2[['a','c']])
#a 0
#c 2
#dtype: int64
print(ser2.values) #[0 1 2 3]
print(ser2.index) #Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')

5. 运算, pandas的series保留Numpy的数组操作

print(ser2[ser2>2])
#d 3
#dtype: int64
print(ser2*2)
#a 0
#b 2
#c 4
#d 6
#dtype: int64
print(np.exp(ser2))
#a 1.000000
#b 2.718282
#c 7.389056
#d 20.085537
#dtype: float64

6. series 的自动匹配,这个有点类似sql中的full join,会基于索引键链接,没有的设置为null

print (ser3+ser4)
#California NaN
#Ohio NaN
#Oregon 3200.0
#Texas 142000.0
#Utah NaN
#ohio NaN
#dtype: float64

7. series对象和索引都有一个name属性

ser4.index.name = 'state'
ser4.name = 'population count'
print(ser4)
#state
#California NaN
#Ohio NaN
#Oregon 1600.0
#Texas 71000.0
#Name: population count, dtype: float64

8.预览数据

print(ser4.head(2))
print(ser4.tail(2))
#state
#California NaN
#Ohio NaN
#Name: population count, dtype: float64
#state
#Oregon 1600.0
#Texas 71000.0
#Name: population count, dtype: float64

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