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,...
Explanation: np.array([10, 20, 30, 40, 50]): This code creates a NumPy array 'np_array' containing a sequence of five integers: [10, 20, 30, 40, 50]. new_series = pd.Series(np_array): This line creates a new Pandas Series object 'new_series' from the NumPy array using the ...
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.array 总是一个 ExtensionArray。简而言之，ExtensionArray 是围绕一个或多个具体数组（如 numpy....
Series.hasnans检查 Series 是否包含缺失值(NaN)。 Series.array返回 Series 的底层数据(Pandas 数组)。 Series 方法 数据查看 方法描述 Series.head(n=5)返回前 n 行数据。 Series.tail(n=5)返回后 n 行数据。 Series.describe()返回 Series 的统计摘要(如计数、均值、标准差等)。
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':...
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),)...
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。
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...
Series.array一般是扩展数组 。简单说,扩展数组是把 N 个numpy.ndarray 包在一起的打包器。 Series 只是类似于多维数组,提取真正的多维数组,要用Series.to_numpy() In [20]: s.to_numpy() Out[20]: array([5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0]) ...