可以使用 pd.Series() 构造函数创建一个 Series 对象,传递一个数据数组(可以是列表、NumPy 数组等)和一个可选的索引数组。 pandas.Series(data=None,index=None,dtype=None,name=None,copy=False,fastpath=False) 参数说明: data:Series 的数据部分,可以是列表、数组、字典、标量值等。如果不提供此参数,则创建...
importpandas as pdimportnumpy as npimportnames'''写在前面的话: 1、series与array类型的不同之处为series有索引,而另一个没有;series中的数据必须是一维的,而array类型不一定 2、可以把series看成一个定长的有序字典,可以通过shape,index,values等得到series的属性'''#1、series的创建'''(1)由列表或numpy数...
import pandas as pd import numpy as np Series类型创建与操作 通过可迭代类型列表、元组生成 通过python字典生成 通过numpy数组生成 列表生成 通过列表的方式生成Series数据 s1 = pd.Series([7,8,9,10]) s1 # 结果 0 7 1 8 2 9 3 10 dtype: int64 s2 = pd.Series(list(range(1,8))) s2 # 结果...
importpandasaspdimportnumpyasnpdata=np.array(['a','b','c','d'])s=pd.Series(data)print(s) 输出结果如下: 0 a 1 b 2 c 3 d dtype: object 上述示例中没有传递任何索引,所以索引默认从 0 开始分配 ,其索引范围为 0 到len(data)-1,即 0 到 3。这种设置方式被称为“隐式索引”。 除了上...
Pandas 数据结构 - Series Pandas Series 类似表格中的一个列(column),类似于一维数组,可以保存任何数据类型。 Series 的数据结构是非常有用的,因为它可以处理各种数据类型,同时保持了高效的数据操作能力。 Series 特点: 一维数组:Series是一维的,这意味着它只有一个轴(或维度),类似于 Python 中的列表。
Pandas Series有哪些基本属性? 代码语言:txt AI代码解释 import pandas as pd 代码语言:txt AI代码解释 import numpy as np 代码语言:txt AI代码解释 series1 = pd.Series([2.8, 3.01, 8.99, 8.58, 5.18]) 代码语言:txt AI代码解释 series1 代码语言:txt AI代码解释 0 2.80 代码语言:txt AI代码解释 1 ...
Series.size 返回Series 中元素的数量。 Series.name 返回或设置 Series 的名称。 Series.empty 检查Series 是否为空。 Series.nbytes 返回Series 占用的字节数。 Series.ndim 返回Series 的维度数(始终为 1)。 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)...
import pandas as pd 2.1 Series的创建 Series定义 Series像是一个Python的dict类型,因为它的索引与元素是映射关系Series也像是一个ndarray类型,因为它也可以通过series_name[index]方式访问Series是一维的,但能够存储不同类型的数据每个Series都有一组索引与数据对应,若不指定则默认为整型索引 不显式指定index ...
import pandas as pd import numpy as np series_1 = pd.Series([1, 2, 3, np.nan, 5, np.nan, 6, 7], name='series_1', index=[ 'A', '1', '2', 'B', '3', 'C', '4', 'D']) # 迭代器 items() print('='*20, '简单迭代器,不需设置循环次数', '='*20) for index,...
Series 类似字典 矢量操作与对齐 Series 标签 名称属性 本节介绍 Pandas 基础数据结构,包括各类对象的数据类型、索引、轴标记、对齐等基础操作。首先,导入 NumPy 和 Pandas: In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd “数据对齐是内在的”,这一原则是根本。除非显式指定,Pandas 不会断开标签...