Pandas之Series对象

1.Pandas小总结Series对象1创建importpandasaspd pd.Series(列表/元组/字典/ndarray对象/data数据,index索引)2常用属性Series对象名.index获取索引列、Series对象名.values获取值、Series对象名[索引] 获取指定索引的值、Series对象名[索引]值 修改指定索引的值DataFrame对象1.Pandas数据结构和数据类型Pandas 是Python的第三方包主要用于做 数据分析和统计处理核心对象Series 列对象、DataFrame 二维表对象即多个Series组成(pandas中没有行的概念横着的Series最终也会以列的形式展示)2. SeriesPandas中有两大核心对象分别是: DataFrame和Series, 其中Series 是一列数据DataFrame 是多列数据2.1 创建Series对象pd.Series(列表/元组/字典/ndarray对象/data数据, index索引)1. 采用 默认自增索引创建Series对象pd.Series(列表)2. 采用 自定义索引创建Series对象pd.Series(列表), index列表加个index属性3. 采用 字典元组的形式创建Series对象pd.Series(元组)、pd.Series(字典)4. 采用 numpy的方式创建Series对象pd.Series(np.arange(..))importpandasaspdimportnumpyasnp# 1.创建Series对象采用默认自增索引s1pd.Series([1,2,3,4,5])# 2.创建Series对象采用自定义索引s2pd.Series([1,2,3,4,5],index[a,b,c,d,e])# 3.采用 元组 的形式 创建Series对象s3pd.Series((1,2,3,4,5))#将方式一种的[]换成()# 3.采用 字典 的形式 创建Series对象s4pd.Series({a:1,b:2,c:3,d:4,e:5})# 4.使用numpy的方式创建Series对象s5pd.Series(np.arange(5))# 5.使用data数据, index索引s6pd.Series(data[0,1,2,3,4,5],index[A,B,C,D,E,F])s6pd.Series(data[iforiinrange(6)],index[iforiinABCDEF])2.2 Series对象的常用属性index、values、对象名[索引]、对象名[索引]值Series对象名.index获取索引列 Series对象名.values获取值Series对象名[索引]获取指定索引的值Series对象名[索引]值修改指定索引的值importpandasaspd# 1.构建Series对象,索引为:A-F,值为:0-5# s6 pd.Series(data[0, 1, 2, 3, 4, 5], index[A, B, C, D, E, F])#加入列表推导式s6pd.Series(data[iforiinrange(6)],index[iforiinABCDEF])#2.获取Series对象的 索引列(的值)print(s6.index)# Index([A, B, C, D, E, F], dtypeobject)#3.获取Series对象的 值列(的值)print(s6.values)# [0 1 2 3 4 5]#4.Series支持根据 索引 获取元素即:Series对象[索引值]print(s6[D])#3#5.根据索引.修改Series对象的 元素值s6[D]100print(s6.values)#[0 1 2 100 4 5]