《Python for Data Analysis》之 Series

CoderBear 发布于2019-07-31 12:22 / 3158人阅读

摘要：的主要数据结构所能满足的需求具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源索引方式不同的数据而导致的常见错误。

pandas的主要数据结构：Series

Pandas所能满足的需求:

具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源(索引方式不同)的数据而导致的常见错误。

集成时间序列功能

既能处理时间序列数据也能处理非时间序列的数据

数据运算和约简(比如对某个轴求和)可以根据不同的元数据(轴)编号执行。

灵活处理缺失数据

合并及其他出现在常见数据库中的关系型运算

Series是一种类似一维数组的对象，它由一组数据(各种Numpy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成

Series的组成要素为两点：1.一组数据 2.与之对应的索引
创建：Series([data],index=[index])

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

"通过Python字典创建:键值自动作为索引"
sdata = {"a":3,"b":4,"c":-5,"d":6}
obj = Series(sdata)

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

应用:Series的方法

"通过索引选取单个值"
In [7]: obj["a"]
Out[7]: 3
"通过索引选取一组值"
In [8]: obj[["a","c","d"]]
Out[8]: 
a    3
c   -5
d    6
"数据组运算(Series可以看作一维数组)，保留索引和值之间的链接"
obj[obj > 0]
obj[obj*2]
np.exp(obj2)

"还可以将Series当作一个定长的有序字典"
In [9]: "b" in obj
Out[9]: True

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

"Series实例方法"
In [10]: obj.isnull()  #检测缺失数据

"Series的索引可以通过赋值的方式就地修改"

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

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

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