Pandas的Series结构及常用操作实例

更新时间：2023年07月06日 09:40:32 作者：生于忧患丶

这篇文章主要介绍了Pandas的Series结构及常用操作实例,Series序列，是一种一维的结构，类似于一维列表和ndarray中的一维数组，但是功能比他们要更为强大，Series由两部分组成：索引index和数值values,需要的朋友可以参考下

pandas的核心

pandas 和核心是 Series 和 Dataframe 两大数据结构，数据分析的所有事务都是围绕这两种结构进行的。Series 数据结构是用于储存一个序列的一维数组，DataFrame 数据结构是用于存储复杂数据的二维数据结构。

结构

Series 类似于一维数组。内部是由两个相互关联的数组组成的，一个数组存放数据（值value），一个数组（index）存放索引。结构如下：

index	values
0	1600
1	12
2	1

常用操作

创建 Series 对象

 pandas.Series(data[,index])

data 是输入给Series构造器的数据，可以是 NumPy 中任何类型的数据。

index 是索引，如果不输入的话默认是从 0 开始。

在这里插入图片描述

也可以将字典类型的数据转换为 Series

在这里插入图片描述

查看标签

Series 的属性 values 和 index 可以查看值和标签

在这里插入图片描述

选择内部元素

选择内部元素其实和NumPy差不多，直接指定索引就可以了，也可以使用切片来选择内部元素，还可以选择标签，不过需要把标签用数组括起来。

在这里插入图片描述

给元素赋值

赋值和 NumPy 也是一模一样的.

Series 对象的简单运算

因为 pandas 开发是以 NumPy 库为基础的，所以 NumPy 数组中许多操作都会保留到 Series 对象中，可以进行(+，-，*，/ )和其他数学函数运算等。 Series 还可以筛选元素，如：

在这里插入图片描述

Series 对象之间的简单运算

Series 可以通过标签识别对齐不一的函数，就是 Series 运算时的补齐功能。

在这里插入图片描述

统计 Series 对象的组成元素

可以通过 unique() 函数去重

在这里插入图片描述

value_counts() 函数不仅可以返回不同元素，还可以返回个数，下图中，左边是元素，右边是元素出现的次数。

在这里插入图片描述

isin() 函数还可以判断元素是否存在，存在返回 True ，不存在返回False

在这里插入图片描述

到此这篇关于Pandas的Series结构及常用操作实例的文章就介绍到这了,更多相关Pandas的Series结构说明内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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