Pandas(二)：Series

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1. 创建Series2. Series索引3. 基本运算

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pandas提供的一维数组，由索引和值两部分组成，类似字典，支持字典的一些方法值的类型可以不同如果在创建时没有明确指定索引，则会自动使用从0开始的非负整数作为索引

1. 创建Series

pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False) import pandas as pd import numpy as np # 自动创建从0开始的非负整数索引 s1 = pd.Series(range(1, 20, 5)) # 使用字典创建Series，使用字典的键作为索引 s2 = pd.Series({'语文': 90, '数学': 92, 'Python': 98, '物理': 87, '化学': 92}) # 使用array创建Series s3 = pd.Series(np.arange(5, 10), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

2. Series索引

通过索引的方式选取Series中的单个或一组值 import pandas as pd import numpy as np # 自动创建从0开始的非负整数索引 s1 = pd.Series(range(1, 20, 5)) # 使用字典创建Series，使用字典的键作为索引 s2 = pd.Series({'语文': 90, '数学': 92, 'Python': 98, '物理': 87, '化学': 92}) # 使用array创建Series s3 = pd.Series(np.arange(5, 10), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) print(s1[3]) s1[3] = -17 print(s1) print(s2['语文']) s2['语文'] = 94 print(s2[['语文', 'Python']]) # 放进列表中传入 print(s2[s2.values >= 90]) # 值条件 print(s3[s3.index != 'd']) # 索引条件

3. 基本运算

s2.mean() # 均值 s2.median() # 中位数 s2.sum() # 求和 s2.std() # 标准差 s2.mode() # 众数 s2.value_counts() # 每个值的数量 s2 / 2 # 对每个值除以2 s2 // 2 # 对每个值除以2后取整 s2 % 2 # 取余 s2 ** 2 # 求平方 np.sqrt(s2) # 求开方 np.log(s2) # 求对数 s3 = s3.drop('b') # 删除数据