import pandas as pd # 创建一个Series对象 data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]) 导入numpy库: python import numpy as np 使用.to_numpy()方法或numpy.array()函数将series转换为array: 使用.to_numpy()方法: python array_to_numpy = data.to_numpy() 使用numpy.array()函数: python arra...
1. Series Series 是带标签的一维数组,可以存储任意数据类型,如整数、浮点数、字符串、Python 对象等类型的数据。轴标签称为索引(index),可以使用 pd.Series 函数来创建 >>> s = pd.Series(data, index=index) 其中,data 可以是 python 字典 多维数组 标量值(如 5) index 是对应的标签列表。根据不同的数...
series是一维列表或数组 # 使用列表创建 Series s = pd.Series([1, 2, 3, 4]) # 使用 NumPy 数组创建 Series s = pd.Series(np.array([1, 2, 3, 4])) # 使用字典创建 Series s = pd.Series({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}) # 指定索引创建 Series s = pd.Series([1, ...
importnumpyasnpimportpandasaspd data=np.array([1,2,3])ser=pd.Series(data.tolist()) 二、series转换为ndarray 通过Series.values实现series转换为ndarray 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspd data=[['2019/08/01',10],['2019/08/01',11]]result=pd.DataFrame(data,col...
obj = pd.Series([4,7, -5,3,7, np.nan],index=index) obj.value_counts() AI代码助手复制代码 输出结果为: 7.0 2 3.0 1 -5.0 1 4.0 1 dtype: int64 6 排序 Series.sort_values Series.sort_values(self, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') ...
array(['a', 1, 2, 4, 6]) s = pd.Series(data) print(s) # output: # 0 a # 1 1 # 2 2 # 3 4 # 4 6 # dtype: object (3)使用字典创建Series 使用字典(dict)作为数据时,如果没有指定索引,则按排序顺序取得字典键以构造索引。 如果传递索引,索引中与标签对应的数据中的值将被取出。
importpandasaspd# 创建一个Seriesdata_series=pd.Series([1,2,3,4,5])# 将Series转换为NumPy数组array_from_series=data_series.to_numpy()print(array_from_series)# 输出: [1 2 3 4 5]# 创建一个DataFramedata_dict={'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]}data_frame=pd.DataFrame(data_dict)# 将Dat...
可以通过字典创建Series: dic = {"a":1,"b":2,"c":3} pd.Series(dic), in运算,判断键在不在Series中,返回布尔值。get也可以判断,但不会报错! ’a’ in sr 键索引:sr['a'], sr[['a', 'b', 'd']],也支持切片 当用标签去切片的时候,是可以取到结果的!原因:数组是有序的!并且切片得到...
In [44]: f=pd.Series([2,3,7,1]) In [45]: f.index Out[45]: RangeIndex(start=0, stop=4, step=1) In [46]: f.values Out[46]: array([2, 3, 7, 1], dtype=int64) 可以将series看成是一个有序的字典,因为它是索引值到数据值的一个映射,而且它具有很多字典的特性。
Series(r, copy=False) ser.iloc[0] = 999 r 输出结果: [1, 2] ser 输出结果: 0 999 1 2 dtype: int64 由于输入数据类型,即使copy=False,Series仍然复制了原始数据,因此数据没有发生变化。 从一维ndarray构建 Series,并且不进行复制。 r = np.array([1, 2]) ser = pd.Series(r, copy=False) ...