这个函数为什么那么常见呢,因为:Pandas中的Series对象的reindex方法允许你重新对Series进行索引,即改变Series的索引。这个方法非常有用,特别是当你需要将Series与另一个具有不同索引的DataFrame或Series对齐时: s = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']) new_s = s.reindex(['a', 'b', 'd...
在pandas中,Series 数据类型确实是一种一维数组结构,它由 index(索引)和 value(值)两部分构成。下面我将逐一解释这些要点: pandas中Series数据类型的定义: Series 是pandas 库中的一种基本数据结构,用于存储一维数组的数据。它类似于 Python 中的列表(list)或 NumPy 中的一维数组(ndarray),但提供了更丰富的功能...
可以正常的进行加减运算,其中None值不会参与计算,而ndarray值为None时为报错,为np.nan时计算结果为nan 或者通过s1.add(10,fill_value= 0)等形式来控制NaN的默认值 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 是一维数组结构,它仅由index(索引)和value(值)构成的。 Series的索引具有唯一性,索引既可以是数字,也可以是字符,系统会自动将它们转成一个object类型(pandas中的字符类型)。 DataFrame类型 DataFrame 是将数个 Series 按列合并而成的二维数据结构,每一列单独取出来是一个 Series ;除了拥有index和value之外,...
Pandas的数据结构 1、Series Series是一种类似于一维数组的对象,由下面两个部分组成: index:相关的数据索引标签 values:一组数据(ndarray类型) series的创建方法: 1.直接传入一个列表 2.用字典的方式去创建 series的索引和切片 显式索引: 使用in
一、pd.Series.value 功能:获取Series序列的值,以Numpy数组的方式输出 importpandasaspd#sa.valuesa={'a':1,'b':2,'c':3,'d':4,'e':5};sa=pd.Series(a);print("series里面的值");print(sa.values);print("输出的值的数据类型");print(type(sa.values)); ...
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的两列位置信息,页码信息是系统自动编码,无法人工介入。书签信息是手动编码,可以指定也可以不指定。 索引列和对象可以单独起名字。value没有名字 2.2 通过Index定位值 数组支持按位置访问,比如s[1] Series支持按位置和按index访问两种方式。 Series传入的标签参数可以换算为位置信息。
Series本质上是一个ndarray,通过ndarray创建Series对象,如代码清单6-1所示。 代码清单6-1 通过ndarray创建Series import pandas as pdimport numpy as npprint('通过ndarray创建的Series为:\n', pd.Series(np.arange(5), index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], name = 'ndarray')) ...
Series是以序号值形式存在的,字典是以键值对形式存在的,所以两者天然相似! 三、批量获取值或者序号 Series名.values 用来获取全部元素的值 Series名.index 用来获取全部元素的序号 四、下标索引访问元素 使用下标索引获取元素值这个很好理解,传统Series按照[2:4]这样方式获取元素也好理解,但是针对文本序号,竟然也可以按照...