import pandas as pddata = [1, 2, 3, 4, 5]index_labels = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']s = pd.Series(data, index=index_labels)# 获取属性print("Values:")print(s.values)print("\nIndex:")print(s.index)print("\nData Type:")print(s.dtype)2、方法head(n): 返回Series的前n...
步骤一:创建一个Series 在获取Series的索引之前,首先需要创建一个Series。可以使用pandas库中的Series函数来创建一个Series对象。下面是创建Series的代码: importpandasaspd data=[1,2,3,4,5]# 定义数据index=['A','B','C','D','E']# 定义索引series=pd.Series(data,index)# 创建Series 1. 2. 3. 4....
可以将属性dtype与Series对象一起用作 dtype来检索系列对象的单个元素的数据类型, 可以使用itemsize属性显示分配给每个数据项的字节数。 import numpy as np import pandas as pd a=pd.Series(data=[1, 2, 3, 4]) b=pd.Series(data=[4.9, 8.2, 5.6], index=['x', 'y', 'z']) print(a.dtype) p...
Series的name属性 Series 切片 类似于NumPy, 可以通过索引切片选取或处理Series中的一个或多个值,其返回的结果依然是Series类型的对象。 import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series(np.random.randn(5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) print(s) # 显示Series中的元素 print(s[...
pd.Series(data,index=index) 在上述构造方法的参数中,data就是数据源,其类型可以是一系列的整数、字符串,也可是浮点数或某类Python对象。 默认索引就是数据的标签(label),代码如下所示 importpandasaspda=pd.Series([2,0,-4,12])# 创建一个对象print(a) ...
Series是一维带“标签”数组 结构:data_a index_0 Series基本操作类似ndarray和字典,根据索引对齐 Series类型创建: Python列表,index与列表元素个数一致 标量值,index表达Series类型的尺寸 Python字典,键值对中的“键”是索引,index从字典中进行选择操作 ndarray,索引和数据都可以通过ndarray类型创建 ...
对于series而言,对于index相同的值,会自动对齐相加,对于未重叠的部分,会将他们展示并用NAN值填充(类似于数据库当中的外连接所不同的是用NAN值填充了) In [26]: s1 = pd.Series([7.3, -2.5, 3.4, 1.5], index=['a', 'c','d', 'e'])
#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,相当于数据对应的标签。 ser1 = pandas.Series(data=[120, 380, 250, 360], index=['一季...
在上面的示例中,Series包含了一组整数数据,并自动分配了默认的整数索引(0, 1, 2, 3, 4)。 2.1.2 自定义索引 import pandas as pd# 创建一个Series,指定自定义索引data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])# 输出Seriesprint(data) ...
1、Series相加,会根据索引进行操作,索引相同则数值相加,索引不同则返回NaN。 2、在pandas解释中,Nan是notanumber,它是float类型,表示数据缺失,可以参与运算。 实例 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #s1 lst=[1,3,5,6,10,23]s1=pd.Series(lst,index=["A","B","C","D","E","F...