Pandas之系列

系列(Series):是用于存储一行或者一列的数据,以及与之相关的索引的集合。

from pandas import Series;

#定义,可以混合定义
x = Series(['a', True, 1], index=['first', 'second', 'third']);
x
#first        a
#second    True
#third        1
#dtype: object
x = Series(['a', True, 1]);
x
#0       a
#1    True
#2       1
#dtype: object

#访问
x[1];
#True
#根据index访问
x['second'];
#True

#不能越界访问
x[3]
#IndexError: index out of bounds

#不能追加单个元素
x.append('2')
#TypeError: cannot concatenate object of type "<class 'str'>"; only pd.Series, pd.DataFrame, and pd.Panel (deprecated) objs are valid

#追加一个序列
n = Series(['2'])
x.append(n)
#first        a
#second    True
#third        1
#0            2
#dtype: object

#需要使用一个变量来承载变化(若需要获取改变之后的x)
x = x.append(n)

'2' in x
#False

#判断值是否存在
'2' in x.values
#True

#切片
x[1:3]
#second    True
#third        1
#dtype: object

#定位获取,这个方法经常用于随机抽样
x[[0, 2, 1]]
#first        a
#third        1
#second    True
#dtype: object

#根据index删除
x
#first        a
#second    True
#third        1
#0            2
#0            2
#dtype: object

x.drop(0)
#first        a
#second    True
#third        1
#dtype: object

x.drop('first')
#second    True
#third        1
#0            2
#0            2
#dtype: object

#根据位置删除
x.index
#Index(['first', 'second', 'third', 0, 0], dtype='object')
x.drop(x.index[3])
#first        a
#second    True
#third        1
#dtype: object

#根据值删除
x['2'!=x.values]
#first        a
#second    True
#third        1
#dtype: object

你的关注和点赞,会是我无限的动力,谢谢。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 216,287评论 6 498
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,346评论 3 392
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 162,277评论 0 353
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,132评论 1 292
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,147评论 6 388
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,106评论 1 295
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,019评论 3 417
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,862评论 0 274
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,301评论 1 310
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,521评论 2 332
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,682评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,405评论 5 343
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,996评论 3 325
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,651评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,803评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,674评论 2 368
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,563评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容

  • Android 自定义View的各种姿势1 Activity的显示之ViewRootImpl详解 Activity...
    passiontim阅读 172,066评论 25 707
  • 用两张图告诉你,为什么你的 App 会卡顿? - Android - 掘金 Cover 有什么料? 从这篇文章中你...
    hw1212阅读 12,712评论 2 59
  • 重要的事情说三遍!
    紫小兔阅读 341评论 2 2
  • 昨天晚上我陪宝贝看了开学第一课,有很多的感慨和受益匪浅。今年的主题是“创造向未来”,一共有四堂课,第一堂课是梦想 ...
    野地百合_35b6阅读 750评论 2 10
  • 以下是十二月疗愈课程的片段二 陆老师:三天的课程,你们想解决什么问题? M:我想寻求一种方法,怎么排除身体里的负面...
    CocoaLiang阅读 430评论 1 3