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=['一季度', '二季度', '三季度', '四季度'])...
NaN在pandas解释中为 not a number ,它是float类型,表示缺失数据,可以参与运算。 # s1 lst = [1,3,5,6,10,23] s1 = pd.Series(lst,index=["A","B","C","D","E","F"]) # s2 dic = {"A":1,"B":2,"C":3,"D":2} s2 = pd.Series(dic) s3 = s2+s1 4.4 Series缺失值操作 查...
pd.Series( data=None, index=None,dtype: 'Dtype | None' = None,name=None,copy: 'bool' = False,fastpath: 'bool' = False) pd.Series(data=[0,1,2,3,4,5]) 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 dtype: int64 pd.Series(data=[0,1,2,3,4,5],index=["a",'b','c1','d2',1,1]...
pandas.core.series.Series 1. 2. 3. #使用numpy创建Series s2=Series(data=np.linspace(0,10,3)) s2 1. 2. 3. 使用Index参数指定索引 s3=Series(data=np.random.randint(60,100,size=(3)), index=['语文','数学','英语']) s3 1. 2. 3. 使用name参数 s4=Series(data=np.random.randint(60,...
index = pandas.RangeIndex(1, 13, name='月份') ser = pandas.Series(data=sales_data, index=index) print(ser) ''' 月份 1 729 2 676 3 548 4 527 5 949 6 502 7 947 8 579 9 633 10 454 11 498 12 843 dtype: int32 ''' #分类索引 #分类索引是由定类尺度构成的索引。如果我们需要通...
PandasSeries.last_valid_index() 函数返回给定系列对象中最后一个非NA/null值的索引。 语法:Series.last_valid_index() 参数:无 返回:返回给定系列对象中最后一个非NA/null值的索引。 示例#1:使用Series.last_valid_index()函数来返回给定系列对象的最后一个有效索引。
# 步骤1:导入必要的库importpandasaspd# 步骤2:读取数据data=pd.read_csv('data.csv')# 步骤3:去除索引值data=data.iloc[:,1:]# 保留从第二列开始的所有列# 步骤4:保存数据data.to_csv('processed_data.csv',index=False) 1. 2. 3. 4.
import pandas as pd import numpy as np data_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])series_from_array = pd.Series(data_array, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])print(series_from_array)4、从标量创建 可以通过传递一个标量值和索引来创建一个具有重复值的Series。import pandas as pd ...
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) ...
Pandas数据结构有三种：Series（一维数组）、DataFrame（二维数组）和Panel（三维数组），其中最常用的是前两种数据结构。19.2.1 Series Series（序列）用于存储一行或一列数据，以及与之相关的索引的集合。语法格式如下：Series([数据1，数据2，...], index=[索引1,索引2,...])例：from pandas import Series ...