Pandas是Python中用于数据处理和分析的库,Series是其核心数据结构之一。与Numpy Array类似,Pandas Series是一维数组,但提供了更多用于数据操作的函数和方法。Series可以包含任何类型的对象,如整数、浮点数、字符串等。此外,Series还具有索引功能,可以轻松地对数据进行切片、过滤和排序。示例: import pandas as pd my_ser...
一、初识Series Series就是一维数组,从结构上特别像列表,默认的Series是从0到N进行编号的,这个特性和列表很像 将其他任意的对象转化为Series的方法就是pd.Series(转化对象) Series与列表此时几乎一样,只不过打印列表的时候是横排显示,Series是竖排显示,并且显示出了索引。那我们接下来分析一下Series的相同与不同。 ...
#Pandas 库中的Series对象可以用来表示一维数据结构,但是多了索引和一些额外的功能。 #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...
Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近,其区别是:List中的元素可以是不同的数据类型,而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型,这样可以更有效的使用内存,提高运算效率。 Time- Series:以时间为索引的Series。 DataFrame:二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.fr...
Series是一种一维的数据结构对象(容器),就好比Python内置数据结构的列表。但是同的是,它显式的有一个称为索引(index)的结构,也就是说Series 是带索引的一维数组。其结构有两部分,索引和值: (1)索引(Index) 索引是Series中每个元素的标签,可以是数字、字符串或者任何可哈希的对象。 索引在Series中是可选的,如...
Series([1,2,3,4],index = ["a","b","c","d"]) print(s) 4.1 位置索引 # 位置索引 print(s[0]) print(s[-1]) print(s[2]) result: 1 4 3 此处的位置索引类似python中的list列表,不仅能够正向索引[从0开始]而且还能够反向索引[从-1开始反向索引]。 4.2 名称索引 # index名称索引 #获取...
'python':99, 'java':80, 'C++':70 } s5=Series(data=dic) s5 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 注意:数据源(data)要为一维数组。 2、Series的索引和切片 可以使用中括号取单个索引(此时返回的是元素类型), 或者中括号里一个列表取多个索引(此时返回的是一个Series类型)。分为显示索引和隐式索引: ...
numpy 数组是所有元素都相同的数据类型,但 pandas 允许元素的数据类型不同,并生成结构数,比如 Series 和 DataFrame。 0x01 Series 数据结构 简单的一维数据结构,能展示出带有索引 (index) 的一维数组。 与Numpy 中的一维 array 类似。它们都和 Python 基本的数据结构 List 相似。
相比于python中的dict,Series中索引与元素是一种映射关系,元素在Series对象中是有序存储的,并是通过索引实现其有序的。 如果python版本 >= 3.6 并且 Pandas 版本 >= 0.23 , 则通过dict创建的Series索引按照dict的插入顺序排序 如果python版本 < 3.6 或者 Pandas 版本 < 0.23,则通过dict创建的Series索引按照按词汇...
1. 什么是Series对象? 在Pandas中,Series是一种类似于一维数组的数据结构,它由一组数据和与之相关的标签(索引)组成。可以将Series看作是带有标签的一维数组,这些标签可以是整数、字符串或其他Python对象。 2. 创建Series对象 在Pandas中,我们可以使用多种方式创建Series对象。以下是其中一些常见的方法: ...