pandas的核心

pandas 和核心是 Series 和 Dataframe 兩大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)分析的所有事務(wù)都是圍繞這兩種結(jié)構(gòu)進行的。Series 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是用于儲存一個序列的一維數(shù)組，DataFrame 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是用于存儲復(fù)雜數(shù)據(jù)的二維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

結(jié)構(gòu)

Series 類似于一維數(shù)組。內(nèi)部是由兩個相互關(guān)聯(lián)的數(shù)組組成的，一個數(shù)組存放數(shù)據(jù)（值value），一個數(shù)組（index）存放索引。結(jié)構(gòu)如下：

常用操作

創(chuàng)建 Series 對象

 pandas.Series(data[,index])

data 是輸入給Series構(gòu)造器的數(shù)據(jù)，可以是 NumPy 中任何類型的數(shù)據(jù)。

index 是索引，如果不輸入的話默認是從 0 開始。

也可以將字典類型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為 Series

查看標簽

Series 的屬性 values 和 index 可以查看值和標簽

選擇內(nèi)部元素

選擇內(nèi)部元素其實和NumPy差不多，直接指定索引就可以了，也可以使用切片來選擇內(nèi)部元素，還可以選擇標簽，不過需要把標簽用數(shù)組括起來。

給元素賦值

賦值和 NumPy 也是一模一樣的.

Series 對象的簡單運算

因為 pandas 開發(fā)是以 NumPy 庫為基礎(chǔ)的，所以 NumPy 數(shù)組中許多操作都會保留到 Series 對象中，可以進行(+，-，*，/ )和其他數(shù)學(xué)函數(shù)運算等。 Series 還可以篩選元素，如：

Series 對象之間的簡單運算

Series 可以通過標簽識別對齊不一 的函數(shù)，就是 Series 運算時的補齊功能。

統(tǒng)計 Series 對象的組成元素

可以通過 unique() 函數(shù)去重

value_counts() 函數(shù) 不僅可以返回不同元素，還可以返回個數(shù)，下圖中，左邊是元素，右邊是元素出現(xiàn)的次數(shù)。

isin() 函數(shù) 還可以判斷元素是否存在，存在返回 True ，不存在返回False

到此這篇關(guān)于Pandas的Series結(jié)構(gòu)及常用操作實例的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas的Series結(jié)構(gòu)說明內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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