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)。
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# 引入series和dataframein [17]: import pandas as pdin [18]: ser1 = series([1,2,3,4])in [19]: ser1out[19]: 0 11 22 33 4dtype: int64 |
1.2 当要生成一个指定索引的series 时候，可以这样：
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# 给index指定一个listin [23]: ser2 = series(range(4),index = ["a","b","c","d"])in [24]: ser2out[24]: a 0b 1c 2d 3dtype: int64 |
1.3 也可以通过字典来创建series对象
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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]: ser3out[47]: ohio 35000oregon 16000texas 71000utah 5000dtype: 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。
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in [48]: states = ['california', 'ohio', 'oregon', 'texas']in [49]: ser3 = series(sdata,index = states)in [50]: ser3out[50]: california nanohio 35000.0oregon 16000.0texas 71000.0dtype: float64# 判断哪些值为空in [51]: pd.isnull(ser3)out[51]: california trueohio falseoregon falsetexas falsedtype: boolin [52]: pd.notnull(ser3)out[52]: california falseohio trueoregon truetexas truedtype: bool |
1.4 访问series中的元素和索引：
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# 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 0c 2dtype: int64# 获取所有的值in [27]: ser2.valuesout[27]: array([0, 1, 2, 3])# 获取所有的索引in [28]: ser2.indexout[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
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in [34]: ser2[ser2 > 2]out[34]: a 64d 3dtype: int64in [35]: ser2 * 2out[35]: a 128b 2c 4d 6dtype: int64in [36]: np.exp(ser2)out[36]: a 6.235149e+27b 2.718282e+00c 7.389056e+00d 2.008554e+01dtype: 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。
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# ser3 的内容in [60]: ser3out[60]: ohio 35000oregon 16000texas 71000utah 5000dtype: int64# ser4 的内容in [61]: ser4out[61]: california nanohio 35000.0oregon 16000.0texas 71000.0dtype: float64# 相同索引值的元素相加in [62]: ser3 + ser4out[62]: california nanohio 70000.0oregon 32000.0texas 142000.0utah nandtype: float64 |
1.7 命名
series对象本身，以及索引都有一个 name 属性
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in [64]: ser4.index.name = "state"in [65]: ser4.name = "population"in [66]: ser4out[66]: statecalifornia nanohio 35000.0oregon 16000.0texas 71000.0name: population, dtype: float64 |
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原文链接：https://www.cnblogs.com/linux-wangkun/p/5903380.html
