pandas 数据结构之Series的使用方法

1. series

series 是一个类数组的数据结构，同时带有标签（lable）或者说索引（index）。

1.1 下边生成一个最简单的series对象，因为没有给series指定索引，所以此时会使用默认索引(从0到n-1)。

# 引入series和dataframe
in [16]: from pandas import series,dataframe
in [17]: import pandas as pd

in [18]: ser1 = series([1,2,3,4])

in [19]: ser1
out[19]: 
0  1
1  2
2  3
3  4
dtype: int64

1.2 当要生成一个指定索引的series 时候，可以这样：　　

# 给index指定一个list
in [23]: ser2 = series(range(4),index = ["a","b","c","d"])

in [24]: ser2
out[24]: 
a  0
b  1
c  2
d  3
dtype: int64

1.3 也可以通过字典来创建series对象

in [45]: sdata = {'ohio': 35000, 'texas': 71000, 'oregon': 16000, 'utah': 5000}

in [46]: ser3 = series(sdata)
# 可以发现，用字典创建的series是按index有序的
in [47]: ser3
out[47]: 
ohio   35000
oregon  16000
texas   71000
utah    5000
dtype: int64

在用字典生成series的时候，也可以指定索引，当索引中值对应的字典中的值不存在的时候，则此索引的值标记为missing，na，并且可以通过函数（pandas.isnull，pandas.notnull）来确定哪些索引对应的值是没有的。 

in [48]: states = ['california', 'ohio', 'oregon', 'texas']

in [49]: ser3 = series(sdata,index = states)

in [50]: ser3
out[50]: 
california    nan
ohio     35000.0
oregon    16000.0
texas     71000.0
dtype: float64
# 判断哪些值为空
in [51]: pd.isnull(ser3)
out[51]: 
california   true
ohio     false
oregon    false
texas     false
dtype: bool

in [52]: pd.notnull(ser3)
out[52]: 
california  false
ohio      true
oregon     true
texas     true
dtype: bool

1.4 访问series中的元素和索引：

# 访问索引为"a"的元素
in [25]: ser2["a"]
out[25]: 0
# 访问索引为"a","c"的元素
in [26]: ser2[["a","c"]]
out[26]: 
a  0
c  2
dtype: int64
# 获取所有的值
in [27]: ser2.values
out[27]: array([0, 1, 2, 3])
# 获取所有的索引
in [28]: ser2.index
out[28]: index([u'a', u'b', u'c', u'd'], dtype='object')

1.5 简单运算

在pandas的series中，会保留numpy的数组操作（用布尔数组过滤数据，标量乘法，以及使用数学函数），并同时保持引用的使用

in [34]: ser2[ser2 > 2]
out[34]: 
a  64
d   3
dtype: int64

in [35]: ser2 * 2
out[35]: 
a  128
b   2
c   4
d   6
dtype: int64

in [36]: np.exp(ser2)
out[36]: 
a  6.235149e+27
b  2.718282e+00
c  7.389056e+00
d  2.008554e+01
dtype: float64

1.6 series的自动对齐

series的一个重要功能就是自动对齐（不明觉厉），看看例子就明白了。 差不多就是不同series对象运算的时候根据其索引进行匹配计算。

# ser3 的内容
in [60]: ser3
out[60]: 
ohio   35000
oregon  16000
texas   71000
utah    5000
dtype: int64
# ser4 的内容
in [61]: ser4
out[61]: 
california    nan
ohio     35000.0
oregon    16000.0
texas     71000.0
dtype: float64
# 相同索引值的元素相加
in [62]: ser3 + ser4
out[62]: 
california     nan
ohio      70000.0
oregon     32000.0
texas     142000.0
utah        nan
dtype: float64

1.7 命名

series对象本身，以及索引都有一个 name 属性

in [64]: ser4.index.name = "state"

in [65]: ser4.name = "population"

in [66]: ser4
out[66]: 
state
california    nan
ohio     35000.0
oregon    16000.0
texas     71000.0
name: population, dtype: float64

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。