series資料結構:
series是帶有標籤的一維陣列,可以儲存任何資料型別(整數,字串,浮點數python物件等),軸標籤統稱為索引
import numpy as np
import pandas as pd
ar = np.random.rand(5) #生成五個0-1的隨機數的陣列
s = pd.series(ar)
print(ar)
print(s)
print(type(s))
print("------")
print(s.index) #索引,從0開始,5停止,步長為1或者這樣寫:print(list(s.index))
print(s.values,"\n----") #s是有值的
index檢視series索引,型別為rangeindex
values檢視series值,型別是ndarray
核心:series相比於ndarray,是乙個自帶索引index的陣列-->一維陣列+對應索引
所以當只看series的值得時候,就是乙個ndarray
series和ndarray較相識,所以切片功能差別不大
series和dict相比,series更像乙個有順序的字典(dict本身不存在順序),其索引原理與字典相似(乙個用key,乙個用index)
import numpy as np
import pandas as pd
#series 建立方法之一:由字典建立,字典的key就是index,values就是values
dic =
s = pd.series(dic)
print(s)
#series 通過一維陣列建立
arr = np.random.rand(10)
s = pd.series(arr,index=list("abcdefghij")) #通過index可以改變索引的key
print(s)
pandas資料結構series:索引
import numpy as np
import pandas as pd
#下標索引
s = pd.series(np.random.rand(10))
print(s)
print(s[5],type(s[6]),s[7].dtype)
#print(s[-1]) 和列表不同的是這裡索引為-1會報錯
#標籤索引
s = pd.series(np.random.rand(5),index=['a','b','c','d','e'])
print(s)
print(s['a'],type(s['a']),s['a'].dtype)
#方法類似下標索引,用表示,內寫上index,注意index是字串
print(s[['b','a','c']])
#如果需要選擇多個標籤的值,用來表示(相當於中包含乙個列表)
#多標籤索引結果是新的資料
切片:
import numpy as np
import pandas as pd
s1 = pd.series(np.random.rand(5))
s2 = pd.series(np.random.rand(5),index=['a','b','c','d','e'])
print(s1)
print(s2)
print(s1[1:4],s1[4]) #下標
print(s2['a':'e'],s2['c'])
print(s2[0:3],s2[3])
print('------')
#注意:用index做切片是末端包含
print(s2[:-1])
print(s2[::2])
#下標索引做切片,和list寫法一樣
基礎知識1
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基礎知識1
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