Pandas之Series
# Series 数据结构
# Series 是带有标签的一维数组,可以保存任何数据类型(整数,字符串,浮点数,Python对象等),轴标签统称为索引 import numpy as np
import pandas as pd
# 导入numpy、pandas模块 s = pd.Series(np.random.rand())
print(s)
print(type(s))
# 查看数据、数据类型 print(s.index,type(s.index))
print(s.values,type(s.values))
# .index查看series索引,类型为rangeindex
# .values查看series值,类型是ndarray # 核心:series相比于ndarray,是一个自带索引index的数组 → 一维数组 + 对应索引
# 所以当只看series的值的时候,就是一个ndarray
# series和ndarray较相似,索引切片功能差别不大
# series和dict相比,series更像一个有顺序的字典(dict本身不存在顺序),其索引原理与字典相似(一个用key,一个用index)
输出:
0.229773
0.357622
0.546116
0.734517
0.686645
dtype: float64
<class 'pandas.core.series.Series'>
RangeIndex(start=, stop=, step=) <class 'pandas.indexes.range.RangeIndex'>
[ 0.22977307 0.35762236 0.54611623 0.73451707 0.68664496] <class 'numpy.ndarray'>
# Series 创建方法一:由字典创建,字典的key就是index,values就是values dic = {'a': ,'b': , 'c':, '':, '':}
s = pd.Series(dic)
print(s)
# 注意:key肯定是字符串,假如values类型不止一个会怎么样? → dic = {'a': ,'b':'hello' , 'c':, '':, '':}
输出:
a
b
c
dtype: int64
# Series 创建方法二:由数组创建(一维数组) arr = np.random.randn()
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)
# index参数:设置index,长度保持一致
# dtype参数:设置数值类型
输出:
[ 0.11206121 0.1324684 0.59930544 0.34707543 -0.15652941]
0.112061
0.132468
0.599305
0.347075
-0.156529
dtype: float64
a 0.112061
b 0.132468
c 0.599305
d 0.347075
e -0.156529
dtype: object
# Series 创建方法三:由标量创建 s = pd.Series(, index = range())
print(s)
# 如果data是标量值,则必须提供索引。该值会重复,来匹配索引的长度
输出:
dtype: int64
# Series 名称属性:name s1 = pd.Series(np.random.randn())
print(s1)
print('-----')
s2 = pd.Series(np.random.randn(),name = 'test')
print(s2)
print(s1.name, s2.name,type(s2.name))
# name为Series的一个参数,创建一个数组的 名称
# .name方法:输出数组的名称,输出格式为str,如果没用定义输出名称,输出为None s3 = s2.rename('hehehe')
print(s3)
print(s3.name, s2.name)
# .rename()重命名一个数组的名称,并且新指向一个数组,原数组不变
输出:
-0.403084
1.369383
1.134319
-0.635050
1.680211
dtype: float64
-----
-0.120014
1.967648
1.142626
0.234079
0.761357
Name: test, dtype: float64
None test <class 'str'>
-0.120014
1.967648
1.142626
0.234079
0.761357
Name: hehehe, dtype: float64
hehehe test
# 位置下标,类似序列 s = pd.Series(np.random.rand())
print(s)
print(s[],type(s[]),s[].dtype)
print(float(s[]),type(float(s[])))
#print(s[-])
# 位置下标从0开始
# 输出结果为numpy.float格式,
# 可以通过float()函数转换为python float格式
# numpy.float与float占用字节不同
# s[-]结果如何?
输出:
0.924575
0.988654
0.426333
0.216504
0.453570
dtype: float64
0.924575004833 <class 'numpy.float64'> float64
0.9245750048328816 <class 'float'>
# 标签索引 s = pd.Series(np.random.rand(), index = ['a','b','c','d','e'])
print(s)
print(s['a'],type(s['a']),s['a'].dtype)
# 方法类似下标索引,用[]表示,内写上index,注意index是字符串 sci = s[['a','b','e']]
print(sci,type(sci))
# 如果需要选择多个标签的值,用[[]]来表示(相当于[]中包含一个列表)
# 多标签索引结果是新的数组
输出:
a 0.714630
b 0.213957
c 0.172188
d 0.972158
e 0.875175
dtype: float64
0.714630383451 <class 'numpy.float64'> float64
a 0.714630
b 0.213957
e 0.875175
dtype: float64 <class 'pandas.core.series.Series'>
# 切片索引 s1 = pd.Series(np.random.rand())
s2 = pd.Series(np.random.rand(), index = ['a','b','c','d','e'])
print(s1[:],s1[])
print(s2['a':'c'],s2['c'])
print(s2[:],s2[])
print('-----')
# 注意:用index做切片是末端包含 print(s2[:-])
print(s2[::])
# 下标索引做切片,和list写法一样
输出:
0.865967
0.114500
0.369301
dtype: float64 0.411702342342
a 0.717378
b 0.642561
c 0.391091
dtype: float64 0.39109096261
a 0.717378
b 0.642561
c 0.391091
dtype: float64 0.998978363818
-----
a 0.717378
b 0.642561
c 0.391091
d 0.998978
dtype: float64
a 0.717378
c 0.391091
e 0.957639
dtype: float64
# 布尔型索引 s = pd.Series(np.random.rand()*)
s[] = None # 添加一个空值
print(s)
bs1 = s >
bs2 = s.isnull()
bs3 = s.notnull()
print(bs1, type(bs1), bs1.dtype)
print(bs2, type(bs2), bs2.dtype)
print(bs3, type(bs3), bs3.dtype)
print('-----')
# 数组做判断之后,返回的是一个由布尔值组成的新的数组
# .isnull() / .notnull() 判断是否为空值 (None代表空值,NaN代表有问题的数值,两个都会识别为空值) print(s[s > ])
print(s[bs3])
# 布尔型索引方法:用[判断条件]表示,其中判断条件可以是 一个语句,或者是 一个布尔型数组!
输出:
2.03802
40.3989
25.2001
None
dtype: object
False
False
False
False
dtype: bool <class 'pandas.core.series.Series'> bool
False
False
False
True
dtype: bool <class 'pandas.core.series.Series'> bool
True
True
True
False
dtype: bool <class 'pandas.core.series.Series'> bool
-----
Series([], dtype: object)
2.03802
40.3989
25.2001
dtype: object
'''
【课程2.】 Pandas数据结构Series:基本技巧 数据查看 / 重新索引 / 对齐 / 添加、修改、删除值 '''
# 数据查看 s = pd.Series(np.random.rand())
print(s.head())
print(s.tail())
# .head()查看头部数据
# .tail()查看尾部数据
# 默认查看5条
输出:
0.730540
0.116711
0.787693
0.969764
0.324540
0.061827
0.377060
0.820383
0.964477
0.451936
dtype: float64
0.899540
0.237008
0.298762
0.848487
0.829858
dtype: float64
# 重新索引reindex
# .reindex将会根据索引重新排序,如果当前索引不存在,则引入缺失值 s = pd.Series(np.random.rand(), index = ['a','b','c'])
print(s)
s1 = s.reindex(['c','b','a','d'])
print(s1)
# .reindex()中也是写列表
# 这里'd'索引不存在,所以值为NaN s2 = s.reindex(['c','b','a','d'], fill_value = )
print(s2)
# fill_value参数:填充缺失值的值
输出:
a 0.343718
b 0.322228
c 0.746720
dtype: float64
c 0.746720
b 0.322228
a 0.343718
d NaN
dtype: float64
c 0.746720
b 0.322228
a 0.343718
d 0.000000
dtype: float64
# Series对齐 s1 = pd.Series(np.random.rand(), index = ['Jack','Marry','Tom'])
s2 = pd.Series(np.random.rand(), index = ['Wang','Jack','Marry'])
print(s1)
print(s2)
print(s1+s2)
# Series 和 ndarray 之间的主要区别是,Series 上的操作会根据标签自动对齐
# index顺序不会影响数值计算,以标签来计算
# 空值和任何值计算结果扔为空值
输出:
Jack 0.753732
Marry 0.180223
Tom 0.283704
dtype: float64
Wang 0.309128
Jack 0.533997
Marry 0.626126
dtype: float64
Jack 1.287729
Marry 0.806349
Tom NaN
Wang NaN
dtype: float64
# 删除:.drop s = pd.Series(np.random.rand(), index = list('ngjur'))
print(s)
s1 = s.drop('n')
s2 = s.drop(['g','j'])
print(s1)
print(s2)
print(s)
# drop 删除元素之后返回副本(inplace=False)
输出:
n 0.876587
g 0.594053
j 0.628232
u 0.360634
r 0.454483
dtype: float64
g 0.594053
j 0.628232
u 0.360634
r 0.454483
dtype: float64
n 0.876587
u 0.360634
r 0.454483
dtype: float64
n 0.876587
g 0.594053
j 0.628232
u 0.360634
r 0.454483
dtype: float64
# 添加 s1 = pd.Series(np.random.rand())
s2 = pd.Series(np.random.rand(), index = list('ngjur'))
print(s1)
print(s2)
s1[] =
s2['a'] =
print(s1)
print(s2)
print('-----')
# 直接通过下标索引/标签index添加值 s3 = s1.append(s2)
print(s3)
print(s1)
# 通过.append方法,直接添加一个数组
# .append方法生成一个新的数组,不改变之前的数组
输出:
0.516447
0.699382
0.469513
0.589821
0.402188
dtype: float64
n 0.615641
g 0.451192
j 0.022328
u 0.977568
r 0.902041
dtype: float64
0.516447
0.699382
0.469513
0.589821
0.402188
100.000000
dtype: float64
n 0.615641
g 0.451192
j 0.022328
u 0.977568
r 0.902041
a 100.000000
dtype: float64
-----
0.516447
0.699382
0.469513
0.589821
0.402188
100.000000
n 0.615641
g 0.451192
j 0.022328
u 0.977568
r 0.902041
a 100.000000
dtype: float64
0.516447
0.699382
0.469513
0.589821
0.402188
100.000000
dtype: float64
# 修改 s = pd.Series(np.random.rand(), index = ['a','b','c'])
print(s)
s['a'] =
s[['b','c']] =
print(s)
# 通过索引直接修改,类似序列
输出:
a 0.873604
b 0.244707
c 0.888685
dtype: float64
a 100.0
b 200.0
c 200.0
dtype: float64
Pandas之Series的更多相关文章
- 利用Python进行数据分析(7) pandas基础: Series和DataFrame的简单介绍
一.pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析.它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法. pandas 有两个主要的数据结构 ...
- 金融量化分析【day110】:Pandas的Series对象
一.pandas简介安装 pandas是一个强大的python数据分析的工具包 pandsa是基于NumPy构建的 1.pandas的主要功能 1.具备对其功能的数据结构DataFrame.Serie ...
- Pandas之Series+DataFrame
Series是带有标签的一维数组,可以保存任何数据类型(整数,字符串,浮点数,python对象) index查看series索引,values查看series值 series相比于ndarray,是一 ...
- Python之Pandas中Series、DataFrame
Python之Pandas中Series.DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一 ...
- 数据科学:Pandas 和 Series 的 describe() 方法
一.Pandas 和 Series 的 describe() 方法 1)功能 功能:对数据中每一列数进行统计分析:(以“列”为单位进行统计分析) 默认只先对“number”的列进行统计分析: 一列数据 ...
- pandas的Series
pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False) 首先介绍一下基本的: d ...
- Pandas 数据结构Series:基本概念及创建
Series:"一维数组" 1. 和一维数组的区别 # Series 数据结构 # Series 是带有标签的一维数组,可以保存任何数据类型(整数,字符串,浮点数,Python对象 ...
- pandas学习series和dataframe基础
PANDAS 的使用 一.什么是pandas? 1.python Data Analysis Library 或pandas 是基于numpy的一种工具,该工具是为了解决数据分析人物而创建的. 2.p ...
- Python之Pandas中Series、DataFrame实践
Python之Pandas中Series.DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一 ...
随机推荐
- 40.VUE学习之--组件之间的数据传参父组件向子组件里传参,props的使用实例操作
父组件向子组件里传参,props的使用实例 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8&q ...
- JDK学习---深入理解Comparator、TreeSet、TreeMap为什么可以排序
我本来打算仔细的去分析分析TreeSet和TreeMap排序规则,并且从底层实现和数据结构入手.当我去读完底层源码以后,我感觉我就的目标定的太大了,单单就是数据结构就够我自己写很久了,因此我决定先易后 ...
- 最短路径之迪杰斯特拉算法(Java)
1)Dijkstra算法适用于求图中两节点之间最短路径 2)Dijkstra算法设计比较巧妙的是:在求源节点到终结点自底向上的过程中,源节点到某一节点之间最短路径的确定上(这也是我之前苦于没有解决的地 ...
- 硬件中断--DEBUG系列
问题描述: 在线调试时,全速运行,程序进入硬件中断,查看堆栈窗口,发现是从A函数进去的.但是A函数应该没有问题的: 再次重复,发现是从B函数进去的,但是B函数之前运行起来也没有问题的,而且没有传入参数 ...
- Oozie 之 sqoop 实战
1.创建 lib 目录并拷贝 mysql 支持包 2.修改 job.properties 文件 nameNode=hdfs://cen-ubuntu.cenzhongman.com:8020 jobT ...
- [转]渗透测试tips...零碎的小知识
1.拿到一个待检测的站,你觉得应该先做什么?收集信息whois.网站源IP.旁站.C段网站.服务器系统版本.容器版本.程序版本.数据库类型.二级域名.防火墙.维护者信息另说… 2.mysql的网站注入 ...
- Dapper基础增删查改、事务和存储过程
1.前言 Dapper是一个轻量级的orm框架,上手也非常的简单,它可以实体映射,所以先准备实体如下: public class Couser { public int id { get; set; ...
- 当Hadoop 启动节点Datanode失败解决
Hadoop 启动节点Datanode失败解决 [日期:2014-11-01] 来源:Linux社区 作者:shuideyidi [字体:大 中 小] 当我动态添加一个Hadoop从节点的之后,出现 ...
- 嵌入式(Embedded System)笔记 —— Cortex-M3 Introduction and Basics(下)
随着课内的学习,我想把每节课所学记录下来,以作查阅.以饲读者.由于我所上的是英文班课程,因此我将把关键术语的英文给出,甚至有些内容直接使用英文. 本次所介绍内容仍是关于Cortex-M3的基础内容,相 ...
- 孤荷凌寒自学python第四十三天python 的线程同步之Queue对象
孤荷凌寒自学python第四十三天python的线程同步之Queue对象 (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末,手写笔记在文末) Queue对象是直接操作队列池的对象,队列中可以存放多种对象,当然也 ...