一。概念
Series相当于一维数组。
1.调用Series的原生方法创建
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Series中切片是一个闭合区间表示Series中0-3的元素
print(s1['a':'d']) # 范围是一个闭合
print(s1[['a','d']]) #用逗号隔开，表示分别取这两个元素 注意 这里用两个中括号括起来
2.使用字典生成Series
sdata = {'beijing':45000, 'shanghai':71000, 'guangzhou':16000, 'shengzheng':5000}
obj3 = Series(sdata)
print(obj3)
print("-"*40)
states = ['hangzhou', 'shanghai', 'guangzhou','beijing']
obj4 = Series(sdata, index = states) # 索引重置 使用字典生成Series，并额外指定index，不匹配部分为NaN。
print(obj4)
# #替换index 索引替换
obj.index = ['Bob', 'Steve', 'Jeff', 'Ryan']
print(obj)
#Series相加，相同索引部分相加。不相同的索引部分为NaN
print(obj3 + obj4)
二。Series的相关特性及函数
from pandas import Series #用数组生成Series ,默认情况下使用数字索引
obj = Series([4, 7, -5, 3])
print(obj)
print(obj.values)
print(obj.index)
print(obj.shape,obj.ndim) # 这里 shape表示每一个维度的数量， ndim表示的是维度
obj2 = Series([4, 7, -5, 3], index = ['d', 'b', 'a', 'c']) print(obj2.index)
print(obj2['a'])
obj2['d']=6 #替换Series中的元素
print(obj2)
# print(obj2[:3]) # 数字的下标还存在，也可以分片
# print(obj2[['c', 'a', 'd']]) #获取索引a,c,d的值
# print(obj2[obj2 > 0]) # 找出大于0的元素
# print('b' in obj2) # 判断索引是否存在
# print('e' in obj2)
# print("-"*40)
# # #指定Series及其索引的名字obj4.name = '我定义的名字'obj4.index.name = 'index'print(obj4)
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