《Python for Data Analysis》之 Series

CoderBear 發布于2019-07-31 12:22 / 3263人閱讀

摘要：的主要數據結構所能滿足的需求具備按軸自動或顯式數據對齊功能的數據結構。這可以防止許多由于數據未對齊以及來自不同數據源索引方式不同的數據而導致的常見錯誤。

pandas的主要數據結構：Series

Pandas所能滿足的需求:

具備按軸自動或顯式數據對齊功能的數據結構。這可以防止許多由于數據未對齊以及來自不同數據源(索引方式不同)的數據而導致的常見錯誤。

集成時間序列功能

既能處理時間序列數據也能處理非時間序列的數據

數據運算和約簡(比如對某個軸求和)可以根據不同的元數據(軸)編號執行。

靈活處理缺失數據

合并及其他出現在常見數據庫中的關系型運算

Series是一種類似一維數組的對象，它由一組數據(各種Numpy數據類型)以及一組與之相關的數據標簽(即索引)組成

Series的組成要素為兩點：1.一組數據 2.與之對應的索引
創建：Series([data],index=[index])

"Data可以是列表（省略index)"
obj = Series([3,4,-5,6])

"通過Python字典創建:鍵值自動作為索引"
sdata = {"a":3,"b":4,"c":-5,"d":6}
obj = Series(sdata)

"自定義索引"
obj = Series([3,4,-5,6],index=["a","b","c","d"])

應用:Series的方法

"通過索引選取單個值"
In [7]: obj["a"]
Out[7]: 3
"通過索引選取一組值"
In [8]: obj[["a","c","d"]]
Out[8]: 
a    3
c   -5
d    6
"數據組運算(Series可以看作一維數組)，保留索引和值之間的鏈接"
obj[obj > 0]
obj[obj*2]
np.exp(obj2)

"還可以將Series當作一個定長的有序字典"
In [9]: "b" in obj
Out[9]: True

In [10]: "e" in obj
Out[10]: False

"Series實例方法"
In [10]: obj.isnull()  #檢測缺失數據

"Series的索引可以通過賦值的方式就地修改"

In [11]: obj.index = ["Bob","Steve","Jeff","Ryan"]

Out[12]: 
Bob      3
Steve    4
Jeff    -5
Ryan     6
dtype: int64

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