6 取出Series 1中独有的数据
现有两个Series， ser1和ser2 如下：
ser1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
ser2 = pd.Series([4, 5, 6, 7, 8])
取出在ser1中出现，但不在ser2中出现的1，2，3出来
解决方法：
ser1.isin(ser2)
输出如下：
0 False
1 False
2 False
3 True
4 True
dtype: bool
这代表，ser1中的"0-2"元素没有出现在ser2中，所对应输出为False。"3-4"元素出现在ser2中，所对应的输出为True。
接下来我们就可以按照False和True来输出ser1了，因为我们要保留"0-2"，所以需要做一个取反运算，也就是用"~"来实现。
~ser1.isin(ser2)
输出
0 True
1 True
2 True
3 False
4 False
dtype: bool
最后可以把上面这个Series作为下标传给ser1就可以实现我们的需求了。
ser1[~ser1.isin(ser2)]
输出
0 1
1 2
2 3
dtype: int64
其实整个的答案就是"ser1[~ser1.isin(ser2)]"就可以实现了。
7 取出两个Series中非公有的数据
已有两个Series如下
ser1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
ser2 = pd.Series([4, 5, 6, 7, 8])
取出两个Series中的非公有数据，也就是1,2,3,6,7,8
解决办法如下
ser_u = pd.Series(np.union1d(ser1, ser2))
取出合集
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
6 7
7 8
dtype: int64
ser_i = pd.Series(np.intersect1d(ser1, ser2))
取出交集
0 4
1 5
dtype: int64
然后的思路就是和上题一样了
~ser_u.isin(ser_i)
输出
0 True
1 True
2 True
3 False
4 False
5 True
6 True
7 True
dtype: bool
这样就取得了所有非公有元素的位置。
最后
ser_u[~ser_u.isin(ser_i)]
拿到我们想要的结果
0 1
1 2
2 3
5 6
6 7
7 8
dtype: int64
在Series中定位最小值，最大值，中值
现有Series如下：
state = np.random.RandomState(seed=100)
#np.random.RandomState 会返回一个随机序列生成器
ser = pd.Series(state.normal(10, 5, 25))
#设置随机序列生成器的均值为10，标准差为5，产生25个元素
ser
元素内容如下：
0 1.251173
1 11.713402
2 15.765179
3 8.737820
4 14.906604
5 12.571094
6 11.105898
7 4.649783
8 9.052521
9 11.275007
10 7.709865
11 12.175817
12 7.082025
13 14.084235
14 13.363604
15 9.477944
16 7.343598
17 15.148663
18 7.809322
19 4.408409
20 18.094908
21 17.708026
22 8.740604
23 5.787821
24 10.922593
dtype: float64
求该Series的最小值，最大值，中值
我们可以方便的通过np.percentile来解决
np.percentile(ser, q=[0, 50, 100])
#q 代表percentile也就是百分位数，0就是最小，50%就是中值，100就是最大
结果如下：
array([ 1.25117263, 10.92259345, 18.0949083 ])
9 统计Series中元素出现的个数
现有Series如下：
ser = pd.Series(np.take(list('abcdefgh'), np.random.randint(8, size=20)))
ser
元素内容如下：
0 e
1 b
2 g
3 b
4 e
5 c
6 g
7 d
8 h
9 d
10 d
11 f
12 g
13 a
14 d
15 f
16 e
17 a
18 h
19 h
dtype: object
np.take讲解
np.take(list('abcdefgh'), np.random.randint(8, size=20))
np.random.randint(8, size=20)产生20个随机数，随机数的范围是0~7之间的整数。这个随机数一会将对应list的下标
list('abcdefgh')最为数据源。
整合到一起np.take就是从数据源中，做20次抽取，每次从list('abcdefgh')抽一个字符出来。
统计这个Series中，每个元素出现的个数。
解决方法如下：
ser.value_counts()
输出如下
d 4
g 3
e 3
h 3
b 2
a 2
f 2
c 1
dtype: int64
10 保留Series中出现最多的两个值，其他的值删除掉
现有Series如下
ser = pd.Series(np.random.randint(1, 5, 12))
ser
输入如下：
0 2
1 2
2 4
3 4
4 2
5 1
6 4
7 4
8 3
9 2
10 1
11 1
dtype: int64
通过统计：
print("Top 2 Freq:\n", ser.value_counts())
输出
Top 2 Freq:
4 4
2 4
1 3
3 1
dtype: int64
代表4出现了4次，2出现了4次。为出现次数排名的前两名，现在只保留2和2，删除1和3
解决办法如下：
ser.value_counts().index[:2]
得到出现最多的前两个元素索引如下
Int64Index([4, 2], dtype='int64')
接下来判断ser中的元素，是否在[4,2]中，利用刚才学的isin进行判断
ser.isin(ser.value_counts().index[:2])
输出
0 True
1 True
2 True
3 True
4 True
5 False
6 True
7 True
8 False
9 True
10 False
11 False
dtype: bool
接下来取反，并把非前二元素设置为nan
ser[~ser.isin(ser.value_counts().index[:2])] = np.nan
ser
输入如下
0 2.0
1 2.0
2 4.0
3 4.0
4 2.0
5 NaN
6 4.0
7 4.0
8 NaN
9 2.0
10 NaN
11 NaN
dtype: float64
最后利用dropna进行删除操作。
ser.dropna()
得到最后的结果
0 2.0
2 4.0
4 2.0
6 4.0
7 4.0
8 2.0
9 2.0
10 4.0
11 2.0
dtype: float64
如果你看最后的索引不连续不爽，可以通过reindex操作进行从新排序
ser.dropna().reindex()
输出
0 2.0
1 2.0
2 4.0
3 4.0
4 2.0
6 4.0
7 4.0
9 2.0
dtype: float64
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