使用列表、字典或数组创建一个默认索引的 Series。 # 使用列表创建 Seriess=pd.Series([1,2,3,4])# 使用 NumPy 数组创建 Seriess=pd.Series(np.array([1,2,3,4]))# 使用字典创建 Seriess=pd.Series({'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}) 基本操作: # 指定索引创建 Seriess=pd.Series([1,...
s = pd.Series(5, index=['a', 'b', 'c', 'd']) np.random.randint(1,6) 也就唯一产生了一个数据在1和6之间。 (5)从函数生成: 该方法与上述的numpy方式具有很大的相同点: s = pd.Series(pd.array([1, 2, 3, 4]), index=['a', 'b', 'c', 'd']) (5)从文件生成: 从文件中读...
series_1 = pd.Series([1, 2, 3, np.nan, 5, np.nan, 'hello series', [ 6, 7, 8]], name='series_1', index=['A', '1', '2', 'B', '3', 'C', '4', 'D']) print(series_1.index) print('='*70) # 更新索引 series_1.index = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E',...
pandas.to_numeric(arg, errors='raise', downcast=None) arg:被转换的变量,格式可以是list,tuple,1-d array,Series errors:转换时遇到错误的设置,ignore,raise,coerce,下面例子中具体讲解 downcast:转换类型降级设置,比如整型的有无符号signed/unsigned,和浮点float 下面例子中,s是一列数据,具有多种数据类型,现在...
s = pd.Series([0,1,2,0,3])print(s.nonzero())# (array([1, 2, 4], dtype=int64),)# 但是pandas提示我们这个方法要被移除了,建议我们这样使用# Series是可以直接转化为numpy的数组的,转为numpy的数组之后调用nonzero()print(s.to_numpy().nonzero())# (array([1, 2, 4], dtype=int64),)...
考虑以下Series对象: 索引提供了一种快速而方便的方法,可以通过标签找到一个值。但是,通过值来寻找标签呢? 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 s.index[s.tolist().find(x)]#对于len(s)<1000来说更快 s.index[np.where(s.value==x)[0][0]]# 对于len(s)>1000,速度更快 ...
array([1, 2, 3, 4], dtype=int64) s4.index Index(['A','B','C','D'], dtype='object') s4['A']#根据索引取值1s4[s4>1]#根据值得范围取值B2C3D4dtype: int64 s4.to_dict()#把Series转换为字典输出,也就是说可以通过字典创建Series,也可以通过Series转换为字典{'A': 1,'B': 2,'C':...
将Pandas Series转换为NumPy数组是一个常见的操作。 你可以使用Pandas Series的.values属性或.to_numpy()方法来实现这一转换。 使用.values属性 python import pandas as pd import numpy as np # 创建一个Pandas Series s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]) # 使用.values属性转换为NumPy数组 arr = s.val...
index/columns/values,分别对应了行标签、列标签和数据,其中数据就是一个格式向上兼容所有列数据类型的array。为了沿袭字典中的访问习惯,还可以用keys()访问标签信息,在series返回index标签,在dataframe中则返回columns列名;可以用items()访问键值对,但一般用处不大。
Series 只是类似于多维数组,提取真正的多维数组,要用Series.to_numpy() AI检测代码解析 In [20]: s.to_numpy() Out[20]: array([5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0]) 1. 2. Series 是扩展数组 ,Series.to_numpy()返回的是 NumPy 多维数组。