"""Series的基本用法与示例"""import pandas as pdimport numpyprint("pd版本号:" + pd.__version__)print("numpy版本号:" + numpy.__version__)'''Series(data, index,dtype,copy)data: 输入的数据,可以是列表,常量,ndarray数组等index: 索引。默认为 numpy.arrange(n)dtype 数据类型copy: 对data数据进行copy 默认为false'''# 创建一个空的,类型为int32, Series对象,s = pd.Series([], dtype="int32")print(s)# *******************************# 使用numpy.array 数组类型创建 pandas 的Series 序列对象data = numpy.array(['a', 's', 'd', 'f', 'g'])s = pd.Series(data=data)print(s)# 上面没有传递索引,默认索引从零开始,其索引范围为len(data)-1,# 即数组长度减1,这种默认设置方式被成为”隐式索引“# 也可以直接使用下面的方法显式显示索引s = pd.Series(data=data, index=['第一', '第二', '第三', '第四', '第五'])print(s)# *******************************# 使用dice 字典 创建Series对象 data = {'a': 'b', 2: 1, 5: 'c'}s = pd.Series(data)print(s)# 使用标量值创建Series 标量值按照index的数量进行重复,并一一对应。s = pd.Series(data='a', index=[1, 2, 3, 4, 5])print(s)# *******************************# 访问Series 数据# 位置索引访问:这种访问方式与ndarray和list相同,# 索引标签访问:使用index提供的索引标签进行访问s = pd.Series(data=[1, 2, 3, 4, 5], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])print(s[0]) # 位置下标访问方式print(s['a']) # index索引标签访问方式# 通过切片的方式访问部分数据print(s[1:3]) # 访问下标为 1到3 的数据print(s[-2]) # 访问索引下标为倒数第二个的数值print(s[-2:]) # 访问倒数最后的面的两个数据# 使用索引标签访问多个元素值,注意[]中括号print(s[['a', 'c', 'd']])# *******************************'''Series 常用属性:axes 以列表的形式返回所有行索引标签dtype 返回对象的数据类型empty 返回一个空的Series对象ndim 返回输入数据的维数size 返回输入数据的元素数量values 以ndarray的形式返回Series对象index 返回一个RangeIndex对象,用来描述索引取值范围'''s = pd.Series(data=numpy.random.randn(10))print(s)print(s.axes) # axesprint(s.dtype) # dtype 数据类型print(s.empty) # 是否为空print(s.ndim) # 数组维数print(s.size) # 元素数量print(s.values) # 以ndarray的形式返回Series对象print(s.index)# *******************************'''Series常用方法: head() tail() 查看部分数据'''s = pd.Series(data=numpy.random.random(10))print(s)print("显示前3个数据:")print(s.head(3))print("显示最后个数据:")print(s.tail(2))'''isnull() notnull() 检测空值'''s = pd.Series(data=[1, None, 3, None, 4, None, 6])print(s)print("检测空值:")print(s.isnull()) # 不是空为False 是空为Trueprint(s.notnull()) # 不是空为True 是空为False运行结果如下:pd版本号:1.3.5numpy版本号:1.19.3Series([], dtype: int32)0 a1 s2 d3 f4 gdtype: object第一 a第二 s第三 d第四 f第五 gdtype: objecta b2 15 cdtype: object1 a2 a3 a4 a5 adtype: object11b 2c 3dtype: int644d 4e 5dtype: int64a 1c 3d 4dtype: int640 0.6493371 0.3830222 0.1279273 -0.1761894 -2.5034825 -0.9182446 -0.0733137 0.8524068 0.1816089 -1.869827dtype: float64[RangeIndex(start=0, stop=10, step=1)]float64False110[ 0.64933725 0.38302211 0.12792697 -0.17618936 -2.50348206 -0.91824365 -0.0733131 0.85240553 0.1816082 -1.86982697]RangeIndex(start=0, stop=10, step=1)0 0.8684251 0.4178342 0.4907323 0.3487604 0.2791875 0.0454096 0.3349427 0.6828818 0.8366199 0.587290dtype: float64显示前3个数据:0 0.8684251 0.4178342 0.490732dtype: float64显示最后个数据:8 0.8366199 0.587290dtype: float640 1.01 NaN2 3.03 NaN4 4.05 NaN6 6.0dtype: float64检测空值:0 False1 True2 False3 True4 False5 True6 Falsedtype: bool0 True1 False2 True3 False4 True5 False6 Truedtype: bool |
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