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:从文件中读取...
因为Series当中有索引,所以我们也可以使用dict的方式判断索引是否在Series当中: Series有索引也有值,其实和dict的存储结构是一样的,所以Seires也支持通过一个dict来初始化: 通过这种方式创建出来的顺序就是dict当中key存储的顺序,我们可以在创建的时候指定index,这样就可以控制它的顺序了。 我们在指定index的时候额外传入...
首先,要理解series的index是每一个元素的标签(再次强调它并不是Series的行),因此,index当然是可以更改的,如果一个series没有设定index,则默认为从0开始计数的整数,如下所示: series_1 = pd.Series([1, 2, 3, np.nan, 5, np.nan, 'hello series', [ 6, 7, 8]], name='series_1', index=['A'...
索引是Series构建函数当中的一个默认参数,如果我们不填,它默认会为我们生成一个Range索引,其实也就是数据的行号。我们也可以自己指定数据的索引,比如我们在刚才的代码当中加入index这个参数,我们就可以自己指定索引了。 当我们指定了字符类型的索引之后,index返回的结果就不再是RangeIndex而是Index了。说明pandas内部对数...
ser3=pd.Series({'a':11,'d':22,'c':33}) ser3Out[62]: a11d22c33dtype:int64 ##3.Series对象的四个主要属性 Series对象的四个主要属性:索引、值、名称、数据类型。 ###(1)索引 **a.索引的查看** 通过Series对象的**index属性**查看索引,返回一个Index对象。
索引是Series构建函数当中的一个默认参数,如果我们不填,它默认会为我们生成一个Range索引,其实也就是数据的行号。我们也可以自己指定数据的索引,比如我们在刚才的代码当中加入index这个参数,我们就可以自己指定索引了。 当我们指定了字符类型的索引之后,index返回的结果就不再是RangeIndex而是Index了。说明pandas内部对数...
通过list创建的Series为: a0 b1 c2 d3 e4 Name: list, dtype: int64 Series拥有8个常用属性,如下所示。 values:以ndarray的格式返回Series对象的所有元素 index:返回Series对象的索引 dtype:返回Series对象的数据类型 shape:返回Series对象的形状 nbytes:返回Series对象的字节数 ...
Series拥有8个常用属性,如下所示。 values:以ndarray的格式返回Series对象的所有元素 index:返回Series对象的索引 dtype:返回Series对象的数据类型 shape:返回Series对象的形状 nbytes:返回Series对象的字节数 ndim:返回Series对象的维度 size:返回Series对象的个数 ...
Series拥有8个常用属性,如下所示。 values:以ndarray的格式返回Series对象的所有元素 index:返回Series对象的索引 dtype:返回Series对象的数据类型 shape:返回Series对象的形状 nbytes:返回Series对象的字节数 ndim:返回Series对象的维度 size:返回Series对象的个数 ...
s=pd.Series([1,2,3],index=[2,3,4]) s s[2] print(s.shape) # size都是用来显示series中有多少个元素的 (3,) 3.Series相关操作 Series在操作上,与Numpy数据具有如下的相似性: • 支持广播与矢量化运算。 • 支持索引与切片。 • 支持整数数组与布尔数组提取元素。