Pandas的資料結構 Series

values:一組資料

index:相關的資料索引標籤

由列表或numpy陣列建立 預設索引為0到n-1的整數型索引

import pandas as pd

import numpy as np
from pandas import series,dataframe
s1 = series([1,2,3,4,5])
s1n1 = np.array([1,2,3,4,5])
s2 = series(n1)
s2s3 = series(data=n1, index=['a','b','c','d','e'])
s3l1 = np.array([1,2,3,4,5])
s1 = series(data=l1)
s1[0] = 100
s1

#通過字典建立陣列

dic = 
#字典生成的series是有序的  按鍵名排序
s = series(data=dic)
s

語文 150

數學 150
英語 150
理綜 300

dic1 = 

s = series(data=dic1)
sdata = np.array([150,150,150,300])
index = ['語文','數學','英語','理綜']
s1 = series(data=data,index=index)
s1

s1['語文']

s1[0]
#推薦使用.loc()
s1.loc['語文']
s1.loc[['語文','數學']]
s1.iloc[[0,1]]

s = series(data=np.random.randint(0,100,size=10))

ss[0:3]
s.loc[2:6] # 包括右邊  標籤索引將會將切片末端包含進去

使用多種方法對練習1建立的series s1進行索引和切片操作

索引：數學150

切片：語文 150 數學 150 英語 150

s1['數學']

s1[1]
s1.loc['數學']
s1.iloc[1]
s1[:3]
s1.loc[['語文','數學','英語']]
s1['語文':'英語']
s1.loc['語文':'英語']
# 位置索引不包含切片末尾
s1.iloc[:3]

# series的基本概念

# 可以把series看成乙個定長的有序字典
# 可以通過shape,size,index,values等得到series的屬性
s1.shape
s1.size
s1.index
#可以使用head()檢視前n個值
s1.head(2)
#可以使用tail()檢視後n個值
s1.tail(2)
#當索引沒有對應的值的時候，可能出現預設值--> nan
s1 = series(data=[1,2,3,4],index=list('abcd'))
s2 = series(data=[1,2,5,7],index=list('acde'))
s1 + s2

n1 = np.array([1,2,3,4])

n2 = np.array([1,2,3,5])
n1 + n2
np.nan + 5
#pandas的特性，可以自動處理none為np.nan
s3 = series(data=[1,2,3,none,4])
s3n1 = np.array([1,2,3,np.nan,4])
n1

# series的運算

#使用bool_list 訪問陣列物件
s = series(np.random.randint(0,100,size=5))
sbool_list = [true, false, true, false, true]
s[bool_list]
s1 + 10

score = series(data=np.random.randint(0,150,size=10))

score
score/score.sum()

s1 = series(data=[1,2,3,4], index=list('abcd'))

s2 = series(data=[1,2,5,7], index=list('acde'))
#add()函式可以保留所有的index
s1.add(s2, fill_value=0)
data1 = np.random.randint(0,150,size=4)
index1 = ['yuwen','shuxue','yingyu','lizong']
data2 = np.random.randint(0,150,size=4)
index2 = ['yuwen','shuxue','yingyu','wenzong']
score1 = series(data=data1,index=index1)
score2 = series(data=data2,index=index2)
score1.add(score2, fill_value=0)

pandas資料結構

coding utf 8 pandas是numpy的公升級版，功能比numpy更高階 import pandas as pd import numpy as np pandas庫主要定義了兩種資料型別 series dataframe 通過乙個list列表構建乙個series資料 ser obj p...

Pandas資料結構

pandas處理以下三個資料結構 這些資料結構構建在numpy陣列之上，這意味著它們很快。考慮這些資料結構的最好方法是，較高維資料結構是其較低維資料結構的容器。例如，dataframe是series的容器，panel是dataframe的容器。資料結構 維數描述系列1 1d標記均勻陣列，大小不變。資...

pandas的資料結構 Series

要是用pandas，你首先得了解它的兩個主要資料結構 series和dataframe，這裡我將簡單介紹一下series series，python，pandas from pandas import series,dataframe import pandas as pd import numpy...