本文共 2271 字,大约阅读时间需要 7 分钟。
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# 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
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 ndimprint(Ser_scores.ndim)print('-'*10+'查看元素个数'+'-'*10)# 查看元素个数 sizeprint(Ser_scores.size)print('-'*10+'查看前2条数据'+'-'*10)# 前两行 headprint(Ser_scores.head(2))print('-'*10+'查看后2条数据'+'-'*10)# 后两行 tailprint(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 90dtype: 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 100dtype: int64----------查看后2条数据----------英语 100语文 90dtype: int64------------升序排序------------数学 88语文 90英语 100dtype: int64------------降序排序------------英语 100语文 90数学 88dtype: int64
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 90Name: Tom的成绩, dtype: int64------------给index设置名字------------课程数学 88英语 100语文 90Name: Tom的成绩, dtype: int64
# 查看Series是否为空if(Ser_scores.empty == False): print('不为空')
转载地址:http://grfzo.baihongyu.com/