pandas資料結構之Series

2021-08-13 02:05:45 字數 2983 閱讀 8598

series 是一種類似於一維陣列的物件，它由一組資料和一組與之相關的資料標籤（lable）或者說索引（index）組成。

現在我們使用series生成乙個最簡單的series物件，因為沒有給series指定索引，所以此時會使用預設索引(從0到n-1)。

>>> 


from pandas import series,dataframe


>>> 


import pandas as pd


>>> obj = series([3, 0, 5, 8])


>>> obj03


1025


38dtype: int64
我們還可以生成乙個指定索引(index)的series：

>>> 


from pandas import series,dataframe


>>> 


import pandas as pd


>>> obj = series(range(4), index=['a','b','c','d'])


>>> obj


a    0


b    1


c    2


d    3


dtype: int64
我們也可以通過字典來建立series物件，可以發現，用字典建立的series是按index有序的：

>>> 


from pandas import series,dataframe


>>> 


import pandas as pd


>>> dic = 


>>> obj = series(dic)


>>> obj


a    1


b    2


c    3


d    4


dtype: int64
在用字典生成series的時候，也可以指定索引，當索引中值對應的字典中的值不存在的時候，則此索引的值標記為nan，並且可以通過函式（pandas.isnull，pandas.notnull）來確定哪些索引對應的值是不存在的。

>>> 


from pandas import series,dataframe


>>> 


import pandas as pd


>>> index_1 = ['a','b','c','what','d']


>>> obj = series(dic,index=index_1)


>>> obj


a       1.0


b       2.0


c       3.0


what    nan


d       4.0


dtype: float64


# 使用pandas下的isnull()函式判斷哪個值為空


>>> pd.isnull(obj)


a       false


b       false


c       false


what     true


d       false


dtype: bool


# 使用pandas下的notnull()函式判斷哪個值不為空


>>> pd.notnull(obj)


a        true


b        true


c        true


what    false


d        true


dtype: bool
我們還可以訪問series中的元素和索引：

# 訪問obj中索引為a的值


>>> obj['a']


1.0# 訪問obj中索引為a和索引為d的值


>>> obj[['a','d']]


a    1.0


d    4.0


dtype: float64


# 獲取所有的值


>>> obj.values


array([  1.,   2.,   3.,  nan,   4.])


# 獲取所有的索引


>>> obj.index


index([u'a', u'b', u'c', u'what', u'd'], dtype='object')
對於許多應用而言，series的乙個重要功能就是自動對齊，看看下面的例子就明白了。 不同series物件運算的時候根據其索引進行匹配計算。

>>> obj


a       1.0


b       2.0


c       3.0


what    nan


d       4.0


dtype: float64


>>> obj1


d       0


b       1


what    2


c       3


a       4


dtype: int64


# 將obj和obj1相加，發現，series在算數運算中會自動對齊不同索引的資料


>>> obj+obj1


a       5.0


b       3.0


c       6.0


d       4.0


what    nan


dtype: float64
series物件本身，以及索引都有乙個 name 屬性

>>> obj.index.name='name'


>>> obj.name='test'


>>> obj


name


a       1.0


b       2.0


c       3.0


what    nan


d       4.0


name: test, dtype: float64

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