Pandas教程:探索Series数据结构
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更新于2024-08-05
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"Pandas 数据结构 – Series 菜鸟教程"
在数据分析领域,Pandas是一个不可或缺的库,它提供了高效的数据处理能力。本教程聚焦于Pandas中的核心数据结构之一——Series。Series可以看作是一种一维的数据结构,类似于表格中的单一列或Python的字典,但又具有数组的操作特性。它可以存储各种数据类型,如整数、字符串、浮点数甚至是自定义对象。
创建Series的基本方式是通过传递一个数组或其他序列给`pandas.Series()`函数。例如,下面的代码创建了一个包含整数1、2和3的Series:
```python
import pandas as pd
a = [1, 2, 3]
myvar = pd.Series(a)
```
输出结果将显示一个从0开始的默认索引与对应的数值:
```
0 1
1 2
2 3
dtype: int64
```
在这个例子中,`data`参数是数组`a`,而索引则是自动创建的。如果需要自定义索引,可以在创建时提供一个索引列表:
```python
labels = ["Google", "Runoob", "Wiki"]
myvar = pd.Series(a, index=labels)
```
这将创建一个索引为“Google”,“Runoob”,“Wiki”的Series,并对应着原始数组的值:
```
Google 1
Runoob 2
Wiki 3
dtype: int64
```
访问Series中的元素就像访问数组一样,通过索引即可:
```python
print(myvar["Runoob"])
```
这将输出数字2,即索引为“Runoob”的值。
除了基础的创建和访问,Series还支持许多操作,包括但不限于:
1. **算术运算**:Series可以进行加减乘除等基本数学运算,也可以与其他Series或数值类型进行运算。
2. **索引选择**:通过`[]`操作符可以选择部分索引,也可以通过`.loc`或`.iloc`进行更复杂的索引操作。
3. **条件筛选**:利用布尔索引,可以根据条件选择满足特定要求的值。
4. **数据聚合**:可以使用`sum()`, `mean()`, `min()`, `max()`等函数计算系列的统计指标。
5. **数据对齐**:当两个Series的索引不完全匹配时,Pandas会自动对齐并填充缺失值(NA/NaN)。
6. **数据合并与连接**:Series可以通过`append()`、`concat()`或`merge()`函数与其他Series或DataFrame进行组合。
Series的这些特性使得它成为数据处理中的强大工具,特别是在数据清洗、分析和预处理阶段。了解并熟练掌握Series的使用,能够极大提高数据科学家和分析师的工作效率。在Pandas的教程中,你还可以学习到更多关于Series与其他Pandas数据结构如DataFrame的交互,以及如何进行更复杂的数据操作。
2022-01-16 上传
2022-01-16 上传
2023-06-13 上传
2021-11-17 上传
2022-01-16 上传
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2022-07-15 上传
2021-10-25 上传
sxb2016
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