#series和dataframe是pandas中最常用的兩個物件
"""1。可以用numpy的陣列處理函式直接對series物件進行處理
2。支援使用位置訪問元素，使用索引標籤作為下標訪問元素
每個series物件實際上都是由兩個陣列組成：
1）index：從ndarray陣列繼承的index索引物件，儲存標籤資訊。不指定，則自動建立乙個表示位置下標的索引
2）values：儲存元素值的ndarray數值，numpy的函式都對此陣列進行處理
"""import pandas as pd
s = pd.series([1, 2, 3, 4, 5], index=["a", "b", "c", "d", "e"])
print("索引：", s.index)
print("值陣列：", s.values)
print("位置下標：s[2]=", s[2])
print("標籤下標：s['d']=", s['d'])
"""支援位置切片和標籤切片。
位置切片遵循python的切片規則，包括起始位置，但不包括結束位置
但標籤切片規則同時包括起始標籤和結束標籤
"""print("位置切片：s[1:3]\n", s[1:3])
print("索引切片：s['a','d']\n", s['b':'d'])
"""使用位置列表或位置陣列訪問元素，同樣也可以使用標籤列表和標籤陣列
"""print("位置列表取元素：s[[1,3,4]]\n", s[[1, 3, 4]])
print("標籤列表取元素：s[['a', 'c', 'd']]\n", s[['a', 'c', 'd']])
"""支援字典的一些功能
"""print(list(s.iteritems()))
"""對兩個series物件進行操作符運算，pandas會按照標籤對齊元素，運算操作符會對標籤相同的兩個元素進行計算
當一方的標籤不存在時，預設以nan填充，由於nan是浮點數中的乙個特殊值，因此輸出的series物件的元素型別被轉換為float64
"""s2 = pd.series([20, 30, 40, 50, 60], index=["b", "c", "d", "e", "f"])
print(s)
print(s2)
print(s+s2)
對pandas中Series的map函式詳解
series的map方法可以接受乙個函式或含有對映關係的字典型物件。使用map是一種實現元素級轉換以及其他資料清理工作的便捷方式。dataframe中對應的是applymap 函式，當然dataframe還有apply 函式 1 字典對映 import pan程式設計客棧das as pd from...
pandas中資料結構 Series
pandas是乙個開源的，bsd許可的python庫，為python程式語言提供了高效能，易於使用的資料結構和資料分析工具。python與pandas一起使用的領域廣泛，包括學術和商業領域，包括金融，經濟學，統計學，分析等。在本教程中，我們將學習pythonpandas的各種功能以及如何在實踐中使用...
Pandas庫的使用 Series
一。概念 series相當於一維陣列。1.呼叫series的原生方法建立 import pandas as pd s1 pd.series data 1,2,4,6,7 index a b c d e index表示索引 print s1 a print s1 0 print s1 3 在serie...