由于Series本身就有索引,所以如果其索引是整数索引的话,那么当我们用s[-1]想要选取最后一个元素时,pandas会把你传入的整数认为是对其本身索引的引用,由于其本身索引不存在-1,因此就会抛出KeyError:-1错误。但是,当其本身的索引不是整数类型,而是其他类型时,则-1索引最后一个元素的索引语法就会生效。因此,当Series...
使用标量创建 Series import pandas as pd s = pd.Series(5, index=[0, 1, 2, 3]) s 0 5 1 5 2 5 3 5 dtype: int64 在这个例子中,我们创建了一个包含相同值的 Series,这个值是我们提供的标量值。在创建 Series 时,我们还提供了一个索引列表。 Series的索引 在Pandas 中,Series 对象的索引可以在...
#Series类型的内部结构包含了两个数组,其中一个用来保存数据,另一个用来保存数据的索引。我们可以通过列表或数组创建Series对象import numpy import pandas #说明:Series构造器中的data参数表示数据,index参数表示数据的索引,相当于数据对应的标签。 ser1 = pandas.Series(data=[120, 380, 250, 360], index=['一季...
Series是一种类似于一维数组的对象,有一组数据和一组与之相关的数据标签(索引)组成 Series比较像列表(数组)和字典的结合体 创建方式 In [62]: pd.Series([1,2,3,-6,7]) Out[62]: 01 1 2 2 3 3 -6 4 7dtype: int64 In [67]: pd.Series([1,2,3,-6,7],index=['a','b','c','d',...
一、Series 1、利用单一数据列表创建Series s1_data = pd.Series([1,'a',5.2,7]) # 利用数据列表产生最简单的Series print(s1_data) 由结果可以看到,左侧为索引(默认索引,是自动添加的),右侧为数据。 2、创建一个含有标签索引的Series s2_data = pd.Series([1, 'a', 5.2, 7], index=['m','p'...
在Pandas 中,pd.Series是一个一维数组,它只接受单个索引值,而不是索引列表。所以,pd.series[[0, -1]]这样的操作会报错。如果你想要获取序列的第一个和最后一个元素,你可以分别使用pd.series[0]和pd.series[-1]。如果你想要同时获取这两个元素,你可以使用.iloc,如下所示: ...
002.Pandas.Series 1.定义 pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False) 2. 创建 如果和字典的键不能匹配,则值用NaN pandas索引分为自动索引和自定义索引 使用range函数进行创建 3. 基本操作 index属性 values属性 按照自定... ...
Series使用起来,不仅可以使用下标来获取元素,也可以使用index来获取 s=pd.Series(np.random.randn(5),index=list('abcde'))s Out[89]:a-0.434789b-0.047950c-0.826720d1.493415e0.806696dtype:float64 s[0]Out[90]:-0.43478889663783105s['a']Out[91]:-0.43478889663783105s[1:3]Out[92]:b-0.04795c-0.82672...
Series:是一个值的序列,它只有一个列,以及索引。 DataFrame:是有多个列的数据表,每个列拥有一个 label,当然,DataFrame 也有索引。 首先我们导入包: 代码语言:javascript 复制 In[1]:from pandasimportSeries,DataFrame In[2]:importpandasaspd 下面我们将详细介绍Series、DataFrame这俩个部分 ...
由于某些原因,Series没有一个漂亮的富文本外观,所以与DataFrame相比,看似比较低级: 这里对Series进行稍加修饰,使其看起来更好,如下图所示: 竖线意味着这是一个Series,而不是一个DataFrame。 也可以用pdi.sidebyside(obj1, obj2, ...)来并排显示几个系列或DataFrames: ...