02 pandas Series_创建、属性

=== Series 简介 ===

由一组数据和索引组成
数据是各种numpy数据类型
索引值可重复

=== Series 数据创建 ===

# 使用 ndarray 创建
ran_num = np.random.randint(0,10,10)
print(ran_num)
# pd.Series(data,dtype,index) 数据,数据类型,定义索引
pd.Series(ran_num)
print(pd.Series(ran_num,dtype="float32",index=list('abcdefghij')))

[1 6 9 1 8 2 9 4 8 9]
a 1.0 b 6.0 c 9.0 d 1.0 e 8.0 f 2.0 g 9.0 h 4.0 i 8.0 j 9.0 dtype: float32

# 使用列表创建
scores = [90,100,33]
pd.Series(scores,index=["语文","数学","英语"])

语文 90 数学 100 英语 33 dtype: int64

#使用字典创建,字典key会用作索引
scores={"语文":90,"数学":88,"英语":100}
pd.Series(scores)

数学 88 英语 100 语文 90 dtype: int64
注意:字典是无序的,所以输出的内容顺序不一

=== Series 属性 ===

取值

print('-'*10+'Ser_scores'+'-'*10)
Ser_scores = pd.Series(scores)
print(Ser_scores)

print('-'*12+'取索引'+'-'*12)
# 取索引
print(Ser_scores.index)
print(Ser_scores.axes)

print('-'*12+'取值'+'-'*12)
#取值
print(Ser_scores.values)

print('-'*12+'取类型'+'-'*12)
#取类型
print(Ser_scores.dtype)

print('-'*12+'查看维度'+'-'*12)
# 查看维度 ndim
print(Ser_scores.ndim)

print('-'*10+'查看元素个数'+'-'*10)
# 查看元素个数 size
print(Ser_scores.size)

print('-'*10+'查看前2条数据'+'-'*10)
# 前两行 head
print(Ser_scores.head(2))

print('-'*10+'查看后2条数据'+'-'*10)
# 后两行 tail
print(Ser_scores.tail(2))

# 排序
print('-'*12+'升序排序'+'-'*12)
#升序
print(Ser_scores.sort_values())

print('-'*12+'降序排序'+'-'*12)
#降序
print(Ser_scores.sort_values(ascending=False))

----------Ser_scores----------
----------Ser_scores----------
数学     88
英语    100
语文     90
dtype: int64
------------取索引------------
Index(['数学', '英语', '语文'], dtype='object')
[Index(['数学', '英语', '语文'], dtype='object')]
------------取值------------
[ 88 100  90]
------------取类型------------
int64
------------查看维度------------
1
----------查看元素个数----------
3
----------查看前2条数据----------
数学     88
英语    100
dtype: int64
----------查看后2条数据----------
英语    100
语文     90
dtype: int64
------------升序排序------------
数学     88
语文     90
英语    100
dtype: int64
------------降序排序------------
英语    100
语文     90
数学     88
dtype: int64

设置名字

print('-'*12+'给Series设置名字'+'-'*12)
#给Series设置名字
Ser_scores.name="Tom的成绩"
print(Ser_scores)

print('-'*12+'给index设置名字'+'-'*12)
#给index设置名字
Ser_scores.index.name="课程"
print(Ser_scores)
------------给Series设置名字------------
课程
数学     88
英语    100
语文     90
Name: Tom的成绩, dtype: int64
------------给index设置名字------------
课程
数学     88
英语    100
语文     90
Name: Tom的成绩, dtype: int64

判断

# 查看Series是否为空
if(Ser_scores.empty == False):
    print('不为空')
最后编辑于
©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 217,657评论 6 505
  • 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 92,889评论 3 394
  • 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 164,057评论 0 354
  • 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 58,509评论 1 293
  • 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 67,562评论 6 392
  • 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 51,443评论 1 302
  • 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 40,251评论 3 418
  • 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 39,129评论 0 276
  • 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 45,561评论 1 314
  • 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 37,779评论 3 335
  • 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 39,902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 35,621评论 5 345
  • 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 41,220评论 3 328
  • 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 31,838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 32,971评论 1 269
  • 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 48,025评论 2 370
  • 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 44,843评论 2 354