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...
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,...
1)用一个数组创建Series对象 In [1]:importnumpy as np In [2]:importpandas as pd In [3]: data = pd.Series([0.25,0.5,0.75,1.0]) In [4]: data Out[4]: 00.25 1 0.50 2 0.75 3 1.00dtype: float64 2)通过values和index属性获取数据 #values属性返回的结果与Numpy数组类似In [5]: data.va...
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,...
Series类型 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...
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)); ...
se1 = pd.Series(['a','aa','aaa'], index=[1,2,3]) se1.reindex([1,2,3,4])#当索引对应的数据为空时,默认NaN填充se1.reindex(['1','2','3','4'])#当改变索引的数据类型时 int -> string 时,对应数据也会改变se1.reindex([1,2,3,4],fill_value=0)#fill_values参数,设置缺失值#...
# .values查看series值,类型是ndarray print("查看值:",s.values, type(s.values)) # 核心:series相比于ndarray,是一个自带索引index的数组 → 一维数组 + 对应索引 # 所以当只看series的值的时候,就是一个ndarray # series和ndarray较相似,索引切片功能差别不大 ...
1.5 通过 ndarray 创建一个 Series 对象 需要传入一个 ndarray ndarr = np.array([1, 2, 3]) s = pd.Series(ndarr)print(s)print('-'*20)print(type(s)) AI代码助手复制代码 1.6 创建 Series 对象时指定索引 index:用于设置 Series 对象的索引 ...
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 , ...