学习笔记(03):Python数据清洗实战-Pandas常用数据结构series和方法
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2021-01-20
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学习笔记学习笔记(03):Python数据清洗实战数据清洗实战-Pandas常用数据结构常用数据结构
series和方法和方法
pandas常用数据结构series和方法
通过pandas.series来创建series数据结构
pandas.series(data,index,dtype,name)
data可以为列表，array或者dict
index表示索引，必须与数据同长度，name代表对象的名称
建立series的三种方式
1.通过列表来建：
import numpy as np
import pandas as pd
series1 = pd.Series([2,8,3.01,4.8,9.7,8.0])
添加index和name试一试
series2 = pd.Series([1.3,3.5,9,3.5,5],index=[‘a’,’b’,’c’,’d’,’e’],name=’这是一个序列’)
输出为：
a 1.3
b 3.5
c 9.0
d 3.5
e 5.0
Name: 这是一个序列, dtype: float64
2.通过一维数组来创建
s1 = np.random.rand(4)
series3 = pd.Series(s1,index=['ha','ou','im','ta'])
结果为：
ha 0.483493
ou 0.406390
im 0.786722
ta 0.910779
dtype: float64
3.通过字典来创建
series4 = pd.Series({'北京':2.5,'上海':3.01,'广东':5.8,'山西':7.8})
结果：
北京 2.50
上海 3.01
广东 5.80
山西 7.80
dtype: float64
访问方式：
series4[1:3] #左闭右开，从零开始的
上海 3.01
广东 5.80
dtype: float64
这种通过索引名称（即字典中的键值），即通过位置来访问的话，就是左闭右闭的
series4['上海':'山西']
结果为：
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