Pandas Series学习

1.Series简介

    Pandas Series类似表格的列（column），类似于一维数组，可以保存任何数据类型，具有标签（索引），使得数据在处理分析时更具灵活性。Series数据结构是非常有用的，因为它可以处理各种数据类型，同时保持了高效的数据操作能力。

2.Series特点

（1）一维数组：Series是一维的，这意味着它只有一个轴（或维度），类似于 Python 中的列表。

（2）索引： 每个 Series 都有一个索引，它可以是整数、字符串、日期等类型。如果不指定索引，Pandas 将默认创建一个从 0 开始的整数索引。

（3）数据类型： Series可以容纳不同数据类型元素，包括整数、浮点数、字符串、Python 对象等。

（4）大小不变性：Series大小在创建后是不变的，但可以通过某些操作（如 append 或 delete）来改变。

（5）操作：Series支持各种操作，比如数学运算、统计分析、字符串处理等。

（6）缺失数据：Series 可以包含缺失数据，Pandas 使用NaN（Not a Number）来表示缺失或无值。

3.创建 Series

     可以使用 pd.Series() 构造函数创建 Series 对象，传递数据数组（可以是列表、NumPy 数组等）和可选的索引数组。

pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False)

（1）data：Series 的数据部分，可以是列表、数组、字典、标量值等。如果不提供此参数，则创建一个空的 Series。

（2）index：Series 的索引部分，用于对数据进行标记。可以是列表、数组、索引对象等。如果不提供此参数，则创建一个默认的整数索引。

（3）dtype：指定 Series 的数据类型。可以是 NumPy 数据类型，例如 np.int64、np.float64 等。如果不提供此参数，则根据数据自动推断数据类型。

（4）name：Series 的名称，用于标识 Series 对象。如果提供了此参数，则创建的 Series 对象将具有指定的名称。

（5）copy：是否复制数据。默认为 False，表示不复制数据。若设置为 True，则复制输入的数据。

（6）fastpath：是否启用快速路径。默认为 False。启用快速路径可能会在某些情况下提高性能。

4.指定索引值举例

import pandas as pda = ["Kalika", "KK", "Kali"]myvar = pd.Series(a, index = ["x", "y", "z"])print(myvar)

5.使用 key/value 对象类似字典举例

import pandas as pdsites = {1: "Kalika", 2: "KK", 3: "Kali"}myvar = pd.Series(sites)print(myvar)

6. 使用列表、字典、数组创建默认索引Series

import pandas as pd  # 导入pandas库
import numpy as np   # 导入NumPy库# 使用列表创建 Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4])# 使用 NumPy 数组创建 Series
s = pd.Series(np.array([1, 2, 3, 4]))# 使用字典创建 Series
s = pd.Series({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4})

7.Series基本操作

# 指定索引创建 Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])# 获取值
value = s[2]  # 获取索引为2的值
print(s['a'])  # 返回索引标签 'a' 对应的元素# 获取多个值
subset = s[1:4]  # 获取索引为1到3的值# 使用自定义索引
value = s['b']  # 获取索引为'b'的值# 索引和值的对应关系
for index, value in s.items():print(f"Index: {index}, Value: {value}")# 使用切片语法来访问 Series 的一部分
print(s['a':'c'])  # 返回索引标签 'a' 到 'c' 之间的元素
print(s[:3])  # 返回前三个元素# 为特定的索引标签赋值
s['a'] = 10  # 将索引标签 'a' 对应的元素修改为 10# 通过赋值给新的索引标签来添加元素
s['e'] = 5  # 在 Series 中添加一个新的元素，索引标签为 'e'# 使用 del 删除指定索引标签的元素。
del s['a']  # 删除索引标签 'a' 对应的元素# 使用 drop 方法删除一个或多个索引标签，并返回一个新的 Series。
s_dropped = s.drop(['b'])  # 返回一个删除了索引标签 'b' 的新 Series

8.Series计算统计数据

print(s.sum())  # 输出 Series 的总和
print(s.mean())  # 输出 Series 的平均值
print(s.max())  # 输出 Series 的最大值
print(s.min())  # 输出 Series 的最小值
print(s.std())  # 输出 Series 的标准差

9.Series属性和方法

# 获取索引
index = s.index# 获取值数组
values = s.values# 获取描述统计信息
stats = s.describe()# 获取最大值和最小值的索引
max_index = s.idxmax()
min_index = s.idxmin()# 其他属性和方法
print(s.dtype)   # 数据类型
print(s.shape)   # 形状
print(s.size)    # 元素个数
print(s.head())  # 前几个元素，默认是前 5 个
print(s.tail())  # 后几个元素，默认是后 5 个
print(s.sum())   # 求和
print(s.mean())  # 平均值
print(s.std())   # 标准差
print(s.min())   # 最小值
print(s.max())   # 最大值

10.布尔表达式根据条件过滤 Series

print(s > 2)  # 返回一个布尔 Series，其中的元素值大于 2

11.dtype属性查看 Series数据类型

print(s.dtype)  # 输出 Series 的数据类型

12.astype 方法将 Series 转换为其他数据类型

s = s.astype('float64')  # 将 Series 中的所有元素转换为 float64 类型

13.注意事项

    Series的数据是有序的，可以将 Series 视为带有索引的一维数组。索引可以是唯一的，但不是必须的。数据可以是标量、列表、NumPy 数组等。如果没有指定索引，索引值就从 0 开始。