data.add(data1,fill_value=0) 1. 2. 输出: 代码#2: # importing pandas module importpandasaspd # 创建一个 series data=pd.Series([5,2,3,7],index=['a','b','c','d']) # 创建一个 series data1=pd.Series([1,6,4,9],index=['a','b','d','e']) print(data,"\n\n",data1...
pd.Series(data=None, index=None, dtype=None):用于创建一个一维的带“轴标签”的ndarray数组 data:可以是列表,字典,标量值,numpy创建的一维数组 index:data的“标签”,默认从0开始分配,index长度和data的长度要相同;如果data为字典并且给定index,则index会取代字典的key,成为value的标签;默认标签和给定标签共存。
s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']) s2 = pd.Series([4, 5, 6, 7], index=['b', 'c', 'd', 'e']) # 加法运算 result_add = s1 + s2 print("加法结果:\n", result_add) # 乘法运算 result_mul = s1 * s2 print("乘法结果:\n", result_mul) 执行结果...
两个Series之间也可以运算,不对齐的部分(也就是索引不相等的部分),补充NaN 要保留index不对齐的部分,可以使用add()方法:,通过fill_value
Series的运算主要包括加法、减法、乘法和除法等基本算术运算。这些运算通常是按照索引对应计算的，如果两个Series的索引不同，则结果中对应位置将填充为NaN（空值）。需要注意的是，在进行Series运算时，需要确保两个Series的索引是可对齐的，否则可能会导致意外的结果。如果两个Series的索引不同，可以使用Pandas的reindex(...
1. Series 1)Series的创建 s = Series(a) # a:列表或NumPy数组或字典 2)Series的属性 s.values # 值 s.index # 索引 3)Series的索引 (1) 显式索引(闭区间): s[ key ] # 使用index中的元素作为索引值 s.loc[ key ] # 使用index中的元素作为索引值 ...
一、 Series 简述、创建 Series简述和创建 简述 Series 可以理解为一维数组, 其一个索引index对应一个值values; 也可以看做是定长的有序字典 创建 S = pd.Series(data, index= index) 其中data数据类型可以有: python dict 、numpy数组和常量 A. python dict ...
用python做数据分析离不开pandas,它有两个非常重要的数据结构:Series,DataFrame 先学习Series,Series可以看做是一维数组,它是有一组数据和一组与之对应的一组索引组成。 例如: 从上面看出series表现形式是 左边是索引index 右边是值value,在demo中我并没有指定索引,会自动创建索引从0 到 N-1 , ...
以行为单位操作（参数必须是行），对所有行都有效类似于NumPy中二维数组与一维数组的运算，但可能出现NaN使用Pandas操作函数：axis=0：以列为单位操作（参数必须是列），对所有列都有效axis=1：以行为单位操作（参数必须是行），对所有行都有效s = pd.Series([100,10,1],index=df1.columns)s语文 100数学 ...
s1.index = ['a', 'b', 'c'] 这样,s1的索引变为从'a'开始。 2.3 Series增删改查 2.3.1增加 Series的增加有两个类似的API,但是不要混淆了啊,一个是add,它的效果是元素对应相加,另一个是append,才是将元素拼接到原series后。 s3.add(s2) ...