pandas数据类型之Series如何使用

这篇文章主要介绍“pandas数据类型之Series如何使用”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“pandas数据类型之Series如何使用”文章能帮助大家解决问题。pandas中包含了DataFrame和Series数据类型,分别表示二维数据结构和一维数据结构。
简单的可以理解为Series为excel表的某一行或者列，DataFrame是多行多列的区域。当我们说excel中某一个列段的数据时（单独的一列), 说第几个数据，我们一般会说，是第几行的数据，那么，可见虽然它是一个一维的数据，但是还有索引的。Series免费云主机域名数据的默认索引为0,1,2,3,4,5…，也称位置索引或隐式索引。自定义索引后，称为标签索引，可以用位置索引和标签访问Series。索引为数组a 1
b 2
dtype: int64
n 10
g 11
j 12
u 13
r 14
dtype: int64
4 100
5 102
6 104
7 106
8 108
dtype: int64
1 2
14 13
100key为标签索引，value为series的每个元素的值tom 001
jack 002
dtype: object如果data是标量值，则必须提供索引1 5
a 5
dtype: int64series_name[],[]内可以为单个位置索引或者标签索引，也可以为位置切片或者标签切片，也可以为位置索引列表或者标签索引列表s1—–
001
s2—–
tom 001
jack 002
dtype: object
s3—–
tom 001
jack 002
Jim 003
dtype: object
s4—–
tom 001
jack 002
Jim 003
dtype: object
s5—–
tom 001
jack 002
dtype: object series_name.values属性返回numpy.ndarray类型s2—–
[‘001’ ‘002’ ‘003’]
s2—–
[ 90 40 100] s1—–
90 tom
100 jack
60 Jim
dtype: object
s1_index—–
Int64Index([90, 100, 60], dtype=’int64′)
s1_name—– None如果 Series 用于生成 DataFrame，则 Series 的名称将成为其索引或列名称a 0
b 1
c 2
d 3
e 4
Name: ABC, dtype: int32使用series_name.drop()，指明index，可以为标签索引，或者多个标签索引多个组成的列表，不能为位置索引，或者切片Series数据删除a 0
b 1
c 2
d 3
e 4
Name: A, dtype: int32
删除单个值，不改变s1:
a 0
b 1
c 2
d 3
e 4
Name: A, dtype: int32a 0
b 1
d 3
Name: A, dtype: int32lama speed 45.0
weight 200.0
length 1.2
cow speed 30.0
weight 250.0
length 1.5
falcon speed 320.0
weight 1.0
length 0.3
dtype: float64
lama speed 45.0
length 1.2
cow speed 30.0
length 1.5
falcon speed 320.0
length 0.3
dtype: float64pop(x), 指定要pop的标签索引b 2
c 3
dtype: int64b 2
c 3
dtype: int64类似于字典中元素的添加方式a 1
b 2
c 3
d 4
dtype: int64Pandas Series.append()函数用于连接两个或多个系列对象, 原对象并不改变, 这个和列表不同。Series.append(to_append, ignore_index=False, verify_integrity=False)to_append: 系列或系列列表/元组ignore_indexd: 如果为True，则不要使用索引标签果为True，则在创建具有重复项的索引时引发异常s1———–
a 北京
b 上海
c 台湾
d 香港
dtype: object
s2———–
e 广州
f 深圳
dtype: object
s3———–
a 北京
b 上海
c 台湾
d 香港
e 广州
f 深圳
dtype: object
a 北京
b 上海
c 台湾
d 香港
dtype: object
s4———–
0 北京
1 上海
2 台湾
3 香港
4 广州
5 深圳
dtype: object关于“pandas数据类型之Series如何使用”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识，可以关注百云主机行业资讯频道，小编每天都会为大家更新不同的知识点。

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