1.1.1 方法一
import numpy as np
import pandas as pd
arr = np.array([88,43,65,87])
ser1 = pd.series(arr,index=['chinese','math','english','history'])
ser1
chinese 88
math 43
english 65
history 87
dtype: int64
ser1.index = ['語文','數學','英語','歷史']
ser1
語文 88
數學 43
英語 65
歷史 87
dtype: int64
方法二ser2 = pd.series()
ser2
語文 99
數學 88
英語 77
歷史 89
dtype: int64
1.2.1 顯式索引ser1
語文 88
數學 43
英語 65
歷史 87
dtype: int64
ser1.loc[['語文']]
語文 88
dtype: int64
ser1
語文 88
數學 43
英語 65
歷史 87
dtype: int64
ser1.loc[['語文','數學']]
語文 88
數學 43
dtype: int64
1.2.2 隱式索引ser1
語文 88
數學 43
英語 65
歷史 87
dtype: int64
ser1.iloc[[0]]
語文 88
dtype: int64
ser1
語文 88
數學 43
英語 65
歷史 87
dtype: int64
ser1.iloc[[0,1]]
語文 88
數學 43
dtype: int64
1.2.3 切片ser1
語文 88
數學 43
英語 65
歷史 87
dtype: int64
方法一ser1.loc['語文':'英語'] # 左閉右閉
語文 88
數學 43
英語 65
dtype: int64
方法二ser1.iloc[0:3] # 左閉右開
語文 88
數學 43
英語 65
dtype: int64
1.2.4 多重索引ser2 = pd.series(data=[78,98,65,87],index=[['leon','leon','jack','jack'],['期中','期末','期中','期末']])
ser2
leon 期中 78
期末 98
jack 期中 65
期末 87
dtype: int64
ser2['leon']['期中']
78
ser2
leon 期中 78
期末 98
jack 期中 65
期末 87
dtype: int64
ser2.iloc[0:3]
leon 期中 78
期末 98
jack 期中 65
dtype: int64
ser1
語文 88
數學 43
英語 65
歷史 87
dtype: int64
ser1.shape
(4,)
ser1.index
index(['語文', '數學', '英語', '歷史'], dtype='object')
ser1.size
4
ser1.values
array([88, 43, 65, 87])
4.1.1 直接相加ser3 = pd.series()
ser3
a 1
b 2
c 3
dtype: int64
ser3+50
a 51
b 52
c 53
dtype: int64
4.1.2 add函式ser3.add(100)
a 101
b 102
c 103
dtype: int64
4.1.3 兩個或多個series之間的運算(在運算中自動對齊不同索引的資料,如果索引不對應,則補nan)ser4 = pd.series()
ser4
d 4
e 5
f 9
dtype: int64
ser5 = ser3.add(ser4,fill_value=1)
ser5
a 2.0
b 3.0
c 4.0
d 5.0
e 6.0
f 10.0
dtype: float64
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