wordpress中文伪静态/seo常见的优化技术

pandas——Series操作

作者：AOAIYI
创作不易，觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞收藏评论哦

---

---

一、实验目的

熟练掌握pandas中Series的创建、查询和简单运算方法

二、实验原理

Series的定义：Series是一种类似于一维数组的对象，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对象本质上是一个NumPy的数组，因此NumPy的数组处理函数可以直接对Series进行处理。但是Series除了可以使用位置作为下标存取元素之外，还可以使用标签下标存取元素，这一点和字典相似。每个Series对象实际上都由两个数组组成：

index: 它是从NumPy数组继承的Index对象，保存标签信息。

values: 保存值的NumPy数组。

注意三点：

1. Series是一种类似于一维数组（数组：ndarray）的对象

2. 它的数据类型没有限制（各种NumPy数据类型）

3. 它有索引，把索引当做数据的标签（key）看待，这样就类似字典了（只是类似，实质上是数组）

4.Series同时具有数组和字典的功能，因此它也支持一些字典的方法

三、实验环境

Python 3.6.1以上

jupyter

四、实验内容

练习Series的创建、查看数据与简单运算操作。

五、实验步骤

1.创建Series

1.创建一个空的Series。

import pandas as pd  
s=pd.Series()  
print(s)  

2.从ndarray创建一个Series，并规定索引为[100,101,102,103]。

import pandas as pd  
import numpy as np  
data=np.array(['a','b','c','d'])  
s=pd.Series(data,index=[100,101,102,103])  
print(s) 

3.从字典创建一个Series，字典键用于构建索引。

import pandas as pd  
data={'a':0,'b':1,'c':2,'d':3}  
s=pd.Series(data)  
print(s)

4.从标量创建一个Series，此时，必须提供索引，重复值以匹配索引的长度。

import pandas as pd  
s=pd.Series(5,index=[0,1,2,3])  
print(s) 

2.从具体位置的Series中访问数据

1.检索Series中的第一个元素。

import pandas as pd   
s=pd.Series([1,2,3,4,5],index=['a','b','c','d','e'])  
print(s[0])  

2.检索Series中的前三个元素。

import pandas as pd   
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])  
print(s[:3])  

3.检索Series中最后三个元素。

import pandas as pd  
s= pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])  
print(s[-3:])  

3.使用标签检索数据（索引）

使用标签检索数据（索引）：一个Series就像一个固定大小的字典，可以通过索引标签获取和设置值。

1.使用索引标签检索单个元素。

import pandas as pd  
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])  
print(s['a'])  

2.使用索引标签列表检索多个元素。

import pandas as pd  
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])  
print(['a','b','c','d'])  

3.如果不包含标签，检索会出现异常。

import pandas as pd  
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])  
print(s['f'])  

4.简单运算

1.在pandas的Series中，会保留NumPy的数组操作（用布尔数组过滤数据，标量乘法，以及使用数学函数），并同时保持引用的使用

import numpy as np  
import pandas as pd  
ser2 = pd.Series(range(4),index = ["a","b","c","d"])  
ser2[ser2 > 2]  
ser2 * 2  
np.exp(ser2)  

5.Series的自动对齐

Series的一个重要功能就是自动对齐（不明觉厉），看看例子就明白了。 差不多就是不同Series对象运算的时候根据其索引进行匹配计算。

1.创建两个Series名为ser3与ser4.

import pandas as pd  
sdata = {'Ohio': 35000, 'Texas': 71000, 'Oregon': 16000, 'Utah': 5000}  
ser3 = pd.Series(sdata)  
states = ['California', 'Ohio', 'Oregon', 'Texas']  
ser4 = pd.Series(sdata,index = states)  
print(ser3)  
print(ser4)  
ser3+ser4 

6.Series增删改

1.增：Series的add()方法是加法计算不是增加Series元素用的，使用append连接其他Series。

import pandas as pd  
sdata = {'Ohio': 35000, 'Texas': 71000, 'Oregon': 16000, 'Utah': 5000}  
ser3 = pd.Series(sdata)  
states = ['California', 'Ohio', 'Oregon', 'Texas']  
ser4 = pd.Series(sdata,index = states)  
print(ser3)  
print(ser4)  
ser3.append(ser4)  

2.删：Series的drop()方法可以对Series进行删除操作，返回一个被删除后的Series，原来的Series不改变。

import pandas as pd  
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])  
s.drop('a')  
s  

3.改：通过索引的方式查找到某个元素，然后通过“=”赋予新的值。

import pandas as pd  
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])  
s['a']=5  
print(s)  

---