Python Pandas Series

1、什么是Series?

Pandas Series就像表格中的一列。

它是一维数组，可保存任何类型的数据。

例如：

从列表中创建一个简单的Pandas Series：

import pandas as pda = [1, 7, 2]myvar = pd.Series(a)print(myvar)

2、标签(Labels)

如果未指定其他任何内容，则这些值将用其索引号标记。 第一个值的索引为0，第二个值的索引为1，依此类推。

该标签可用于访问指定值。

例如：

返回Series的第一个值：

print(myvar[0])

3、创建

标签(Labels)

使用index参数，可以命名自己的标签。

例如：

创建自己的标签：

import pandas as pda = [1, 7, 2]myvar = pd.Series(a, index = ["x", "y", "z"])print(myvar)

创建标签后，可以通过参考标签来访问项目。

例如：

返回值“y”：

print(myvar["y"])

4、Key/Value Objects as Series

创建Series时，还可以使用键/值对象，例如，字典。

例如：

从字典创建一个简单的Pandas Series：

import pandas as pdcalories = {"day1": 420, "day2": 380, "day3": 390}myvar = pd.Series(calories)print(myvar)

注意：字典的键将成为标签。

要仅选择词典中的某些项目，请使用index参数，并仅指定要包括在Series中的项目。

例如：

仅使用“day1”和“day2”中的数据创建Series：

import pandas as pdcalories = {"day1": 420, "day2": 380, "day3": 390}myvar = pd.Series(calories, index = ["day1", "day2"])print(myvar)

5、DataFrames

Pandas中的数据集通常是多维表，称为DataFrames。

Series就像一列，DataFrame是整个表。

例如：

从两个Series创建一个DataFrame：

import pandas as pddata = {"calories": [420, 380, 390],"duration": [50, 40, 45]}myvar = pd.DataFrame(data)print(myvar)

将在下一个文档中学习有关DataFrames的知识。