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【Pandas 教程系列】- Pandas 数据结构 - Series

龙听

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发表于 2024-3-6 12:32 | 只看该作者

【Pandas 教程系列】- Pandas 数据结构 - Series

Pandas Series 类似表格中的一个列（column），类似于一维数组，可以保存任何数据类型。

Series 特点：

索引： 每个 Series 都有一个索引，它可以是整数、字符串、日期等类型。如果没有显式指定索引，Pandas 会自动创建一个默认的整数索引。

数据类型： Series 可以容纳不同数据类型的元素，包括整数、浮点数、字符串等。



Series 是 Pandas 中的一种基本数据结构，类似于一维数组或列表，但具有标签（索引），使得数据在处理和分析时更具灵活性。

以下是关于 Pandas 中的 Series 的详细介绍： 创建 Series： 可以使用 pd.Series() 构造函数创建一个 Series 对象，传递一个数据数组（可以是列表、NumPy 数组等）和一个可选的索引数组。
  1. pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)[/code

  3. ]参数说明：

  5. data：一组数据(ndarray 类型)。

  7. index：数据索引标签，如果不指定，默认从 0 开始。

  9. dtype：数据类型，默认会自己判断。

  11. name：设置名称。

  13. copy：拷贝数据，默认为 False。

  15. 创建一个简单的 Series 实例：

  17. [code]import pandas as pd

  19. a = [1, 2, 3]

  21. myvar = pd.Series(a)

  23. print(myvar)
复制代码
输出结果如下：



从上图可知，如果没有指定索引，索引值就从 0 开始，我们可以根据索引值读取数据：
  1. import pandas as pd

  3. a = [1, 2, 3]

  5. myvar = pd.Series(a)

  7. print(myvar[1])
复制代码
输出结果如下：
  1. 2
复制代码
我们可以指定索引值，如下实例：
  1. import pandas as pd

  3. a = ["Google", "Runoob", "Wiki"]

  5. myvar = pd.Series(a, index = ["x", "y", "z"])

  7. print(myvar)
复制代码
输出结果如下：



根据索引值读取数据:
  1. import pandas as pd

  3. a = ["Google", "Runoob", "Wiki"]

  5. myvar = pd.Series(a, index = ["x", "y", "z"])

  7. print(myvar["y"])
复制代码
输出结果如下：
  1. Runoob
复制代码
我们也可以使用 key/value 对象，类似字典来创建 Series：
  1. import pandas as pd

  3. sites = {1: "Google", 2: "Runoob", 3: "Wiki"}

  5. myvar = pd.Series(sites)

  7. print(myvar)
复制代码
输出结果如下：



从上图可知，字典的 key 变成了索引值。

如果我们只需要字典中的一部分数据，只需要指定需要数据的索引即可，如下实例：
  1. import pandas as pd

  3. sites = {1: "Google", 2: "Runoob", 3: "Wiki"}

  5. myvar = pd.Series(sites, index = [1, 2])

  7. print(myvar)
复制代码
输出结果如下：



设置 Series 名称参数：
  1. import pandas as pd

  3. sites = {1: "Google", 2: "Runoob", 3: "Wiki"}

  5. myvar = pd.Series(sites, index = [1, 2], name="RUNOOB-Series-TEST" )

  7. print(myvar)
复制代码


更多 Series 说明

基本操作：
  1. # 获取值
  2. value = series[2]  # 获取索引为2的值

  4. # 获取多个值
  5. subset = series[1:4]  # 获取索引为1到3的值

  7. # 使用自定义索引
  8. value = series_with_index['b']  # 获取索引为'b'的值

  10. # 索引和值的对应关系
  11. for index, value in series_with_index.items():
  12.     print(f"Index: {index}, Value: {value}")
复制代码
基本运算：
  1. # 算术运算
  2. result = series * 2  # 所有元素乘以2

  4. # 过滤
  5. filtered_series = series[series > 2]  # 选择大于2的元素

  7. # 数学函数
  8. import numpy as np
  9. result = np.sqrt(series)  # 对每个元素取平方根
复制代码
属性和方法：
  1. # 获取索引
  2. index = series_with_index.index

  4. # 获取值数组
  5. values = series_with_index.values

  7. # 获取描述统计信息
  8. stats = series_with_index.describe()

  10. # 获取最大值和最小值的索引
  11. max_index = series_with_index.idxmax()
  12. min_index = series_with_index.idxmin()
复制代码
注意事项：

Series 中的数据是有序的。
可以将 Series 视为带有索引的一维数组。
索引可以是唯一的，但不是必须的。
数据可以是标量、列表、NumPy 数组等。

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