pandas创建series的三种方法小结

目录
  • pandas创建series方法
    • 创建方法一
    • Series 创建方法二
    • Series 创建方法三
  • Pandas的Series常用方法
    • 1. 创建Series
    • 2. Series追加
    • 3. Series删除
    • 4. Series改
    • 5. Series查

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我们。

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