Hello,大家好,我是可乐,文章首发于公众号:可乐的数据分析之路
这是Python数据分析系列的第5篇文章,今天要说的是数据结构中的序列(Series),Series是由一组数据和一组行索引构成的一维数组,可以理解为Excel里没有列名的一列数据。
要使用Series,就要导入pandas模块。
import pandas as pd
1. 建
新建一个Series,用pd.Series,可以从列表中创建
从列表中新建一个序列
In [1]:S1 = pd.Series([2,4,6,8])
S1
Out[1]:0 2
1 4
2 6
3 8
dtype:int63
输出的第一列[0,1,2,3]是这个序列S1的索引,第二列[2,4,6,8]是S1的值,与列表最主观的不同是,列表是横向排列,序列时纵向排列的。
同时可以看到,在不指定索引的情况下,默认索引从0开始递增,当然也可指定索引,如下例, 给S2序列指定了从1开始递增的索引,用index给它赋值。
In [2]:S2 = pd.Series(["a","b","d","e"],index = [1,2,3,4])
S2
Out[2]:1 a
2 b
3 d
4 e
dtype:object
还可以从字典中创建,这时键就是该序列的索引。
In [3]:S3 = pd.Series({"Tom":101,"Tony":102,"Judy":103})
S3
Out[3]:Tom 101
Tony 102
Judy 103
dtype:int64
2. 增
在序列中新增数据,实际上是创建一个新的序列,然后将两个序列纵向合并。如在S2的基础上,把S1追加过去,用append方法,这样就间接实现了往S2序列中增加数据。
In [4]:S2.append(S1)
Out[4]:1 a
2 b
3 d
4 e
0 2
1 4
2 6
3 8
dtype:object
又或者,只想在S2序列中增加一个“f”的值,还是这样。
In [5]:S_f = pd.Series(["f"],index = [5])
S2.append(S_f)
Out[5]:1 a
2 b
3 d
4 e
5 f
dtype:object
3. 删
删除序列中的值,用drop方法按照索引删除,如要删除a这个值,drop里填写a对应的索引1,注意不是0,因为这不是默认索引,是我们设置了的从1开始递增的索引。
In [6]:# 删除
S2.drop([1])
Out[6]:2 b
3 d
4 e
5 f
dtype:object
上面的例子是删除一个值,也可以删除多个值
In [7]:# 删除
S2.drop([1,3])
Out[7]:2 b
4 e
5 f
dtype:object
4. 查
查找某个值是否在序列中
同样用in操作符,这里就不多说了,要说一下另一个方法,isin,返回的是布尔值。
In [8]:# 查找
S2.isin([a,f])
Out[8]:2 FALSE
4 FALSE
5 TRUE
dtype:bool
查找S2序列中是否包含“a”和"f"的值,索引5是f,所以返回TRUE,其他都返回FALSE。
查找序列中指定位置的值
通过索引的访问,查找指定位置的值。
In [9]:# 索引
S4 = pd.Series(["c","o","l","a"],index = ["一","二","三","四"])
S4["三"]
Out[9]:l
这里新建了一个S4序列,索引是自定义的["一","二","三","四"],通过查找索引“三”,得到对应的值“l”。
切片,访问多个位置,访问前三(包括第三)的数据。
In [10]:# 切片
S4[:3]
Out[10]:一 c
二 o
三 l
dtype:object
5.改
对值的修改和其他数据结构一样,根据索引查找,然后赋值,如把S4序列的c改成d:
In [11]:# 修改
S4["一"] = "d"
S4
Out[11]:一 d
二 o
三 l
四 a
dtype:object
练习1:创建一个0、1、2、3、4的序列,修改其索引为ABCDE
关于练习题的答案,可以加我微信(data_cola),备注:练习1,发给你哦
@ 作者:可乐,进阶的数据分析师
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