欧美bbbwbbbw肥妇,免费乱码人妻系列日韩,一级黄片

關于Pandas的Series創(chuàng)建方式和常用屬性

 更新時間：2023年07月06日 09:53:15   作者：朱小五是凹凸君呀  
這篇文章主要介紹了關于Pandas的Series創(chuàng)建方式和常用屬性,Series 數(shù)據(jù)結構是用于儲存一個序列的一維數(shù)組，DataFrame 數(shù)據(jù)結構是用于存儲復雜數(shù)據(jù)的二維數(shù)據(jù)結構,本文來詳細說明一下

1、list、ndarray、Series的簡單比較

① list列表，列表中的元素可以是不同的數(shù)據(jù)類型，使用從0開始的整數(shù)值作為默認索引；

② ndarray數(shù)組，數(shù)組中的元素必須是同種數(shù)據(jù)類型，也是使用從0開始的整數(shù)值作為默認索引；

③ Series序列，是一種一維的結構，類似于一維列表和ndarray中的一維數(shù)組，但是功能比他們要更為強大，Series由兩部分組成：索引index和數(shù)值values；

④ 一維列表和一維數(shù)組中都是采用從0開始的整數(shù)值作為默認索引，索引值一般不顯示的給出，但是我們可以通過索引去獲取其中的元素。對于Series來說，默認索引也是從0開始的整數(shù)值作為默認索引，但是是顯示地給出，更為強大的是，Series中的索引可以隨意設置，方便我們取數(shù)。

操作如下：

 import numpy as np
 import pandas as pd
 l1 = [1,2,"中國",4.5]
 display(l1)
 display(l1[2])
 a1 = np.array([1,2,5,6,8])
 display(a1)
display(a1[4])
s1 = pd.Series([1,3,5,7,9])
display(s1)
display(s1[4])
s2 = pd.Series([1,3,5,7,9],index=["a","b","c","d","e"])
display(s2)
display(s2["d"])
display(s2[3])
s3 = pd.Series([1,3,5,7,9],index=[3,4,5,6,7])
display(s3)
display(s3[6])

結果如下：

通過上述測試，我們可以總結出來這第5條結論：

⑤ 創(chuàng)建Series序列時，當不指定索引的時候，默認會生成從0開始的整數(shù)索引；當指定了“字符串索引”(也叫“標簽索引”)，既可以通過這個字符串索引訪問元素，也可以通過原有的從0開始的整數(shù)索引訪問元素；當指定一個“整數(shù)索引”，那么該索引會覆蓋掉原有的默認的整數(shù)索引，只能通過這個新的整數(shù)索引訪問元素，默認的整數(shù)索引會失效。

2、Series的5種常用創(chuàng)建方式

  • 語法：創(chuàng)建Series的語法：pd.Series()
  • 常用參數(shù)：index，用于指定新的索引；dtype，用于指定元素的數(shù)據(jù)類型；
  • 大前提：要記住Series是一個一維的結構?。?！
  • 注意：當你指定了索引，系統(tǒng)會使用這個指定索引；當你沒有指定索引，系統(tǒng)會默認給我們創(chuàng)建索引。

1）通過一維列表創(chuàng)建Series

x = [1,3,5,7,9]
y = pd.Series(x)
display(y)
y1 = pd.Series(x,index=["a","b","c","d","e"],dtype=np.float32)
display(y1)

結果如下：

2）通過可迭代對象創(chuàng)建Series

x = range(2,7)
y = pd.Series(x)
display(y)

結果如下：

3）通過字典創(chuàng)建Series

x = dict(a=22,b=18,c=35)
y = pd.Series(x)
display(y)
x1 = pd.Series({"a":1,"b":2,"c":3})
display(x1)

結果如下：

4）通過一維數(shù)組創(chuàng)建Series

x = np.arange(1,6)
y = pd.Series(x)
display(y)

結果如下：

5）通過標量(常數(shù))創(chuàng)建Series

x = 22
y1 = pd.Series(x)
display(y1)
y2 = pd.Series(x,index=list(range(5)))
display(y2)

結果如下：

注意：創(chuàng)建一個含有相同元素的Series，元素的個數(shù)取決于我們設置的索引的個數(shù)。

3、Series中常用屬性說明

1）Series和ndarray中常用屬性對比

 * ndim          返回Series的維數(shù)；
 * shape         返回Series的形狀；
 * dtype         返回Series中元素的數(shù)據(jù)類型；
 * size          返回Series中元素的個數(shù)；
 * itemsize      返回Series中每一個元素占用空間的大小，
                 以字節(jié)為單位；
 * nbytes        返回Series中所有元素占用空間的大小，
                 以字節(jié)為單位；
 * T             返回Series的轉置結果；
#注意：下面這3個屬性，在Series中才有。
* index         返回Series中的索引；
* values        返回Series中的數(shù)值；
* name          返回Series的名稱  或  返回Series索引的名稱；
* ndim          返回數(shù)組的維數(shù)；
* shape         返回數(shù)組的形狀；
* dtype         返回數(shù)組元素的數(shù)據(jù)類型；
* size          返回數(shù)組中元素的個數(shù)；
* itemsize      返回數(shù)組中每一個元素占用空間的大小，以字節(jié)為單位；
* nbytes        返回數(shù)組中所有元素占用空間的大小，以字節(jié)為單位；
* T             返回數(shù)組元素的轉置結果；

操作如下：

s = pd.Series([1,3,5,7,9])
display(s)
display(s.ndim)
display(s.shape)
display(s.dtype)
display(s.size)
display(s.itemsize)
display(s.nbytes)
display(s.T)

結果如下：

注意：

由于Series是一維的結構，因此Series的ndim的值肯定是1；

2）Series中特有的幾個屬性：index、values、name

① index和values屬性

x = pd.Series([1,3,5,7,9])
display(x)
display(x.index)
display(x.values)

結果如下：

② name屬性：動態(tài)創(chuàng)建Serie名稱和Series索引名稱

x = pd.Series([1,3,5,7,9])
display(x)
x.name = "Series的名稱"
x.index.name= "Series索引的名稱"
display(x)
display(x.name)
display(x.index.name)

結果如下：

③ 在創(chuàng)建Series的時候，指定Series名稱

y = pd.Series([1,3,5,7,9],index=["a","b","c","d","e"],name="Series的名稱")
display(y)
display(y.index.name)
display(y.name)

結果如下：

注意：目前可能看不出來，指定這個索引名稱的好處在哪里，這個在學習DataFrame的時候，會得到很好的體現(xiàn)。

如果多個series放在了一起，那么必然可以構建成一個dataframe，那么每個series的名稱就是構成當前這個dataframe的column。(仔細先體會這段話)

下面，我們先用一個簡單的例子，說明一下Serie名稱的作用。

從上圖中可以看出，In[6]我們先創(chuàng)建了一個dataframe，這個dataframe可以看作是由三個Series堆積而成的。In[8]我們選取了其中一列，那么得到的就是一個Series，  In[9]我們獲取這個Series的name，可以看出結果就是該列的column列名。

到此這篇關于關于Pandas的Series創(chuàng)建方式和常用屬性的文章就介紹到這了,更多相關Pandas的Series創(chuàng)建方式內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

相關文章

  • 使用Python的turtle模塊繪制櫻花樹的代碼示例

    使用Python的turtle模塊繪制櫻花樹的代碼示例

    Python的turtle模塊是一個直觀的圖形化編程工具,讓用戶通過控制海龜在屏幕上的移動來繪制各種形狀和圖案,在接下來的文章中,我將通過一個生動的例子——繪制一幅櫻花樹圖畫——來深入探討turtle模塊的實用性,需要的朋友可以參考下
    2024-04-04
  • Python自動化辦公之清理重復文件詳解

    Python自動化辦公之清理重復文件詳解

    這篇文章主要為大家詳細介紹了如何利用Python清理重復的文件，文中的示例代碼講解詳細，對我們學習Python有一定幫助，需要的可以參考一下
    2022-05-05
  • 20行python代碼實現(xiàn)人臉識別

    20行python代碼實現(xiàn)人臉識別

    這篇文章主要介紹了python人臉識別，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
    2019-05-05
  • 教你實現(xiàn)Ubuntu安裝Python

    教你實現(xiàn)Ubuntu安裝Python

    這篇文章主要為大家介紹了Ubuntu安裝Python的實現(xiàn)過程詳解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進步，早日升職加薪
    2023-06-06
  • Pytorch圖像處理注意力機制解析及代碼詳解

    Pytorch圖像處理注意力機制解析及代碼詳解

    這篇文章主要為大家介紹了Pytorch圖像處理注意力機制解析及代碼詳解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進步，早日升職加薪
    2022-05-05
  • 如何利用Python監(jiān)控別人的網站

    如何利用Python監(jiān)控別人的網站

    這篇文章主要為大家詳細介紹了如何利用Python實現(xiàn)監(jiān)控別人的網站，這樣還可以詳細了解你的競爭對手網站，感興趣的小伙伴可以跟隨小編一起學習一下
    2023-05-05
  • PHP webshell檢查工具 python實現(xiàn)代碼

    PHP webshell檢查工具 python實現(xiàn)代碼

    Web安全應急響應中，不免要檢查下服務器上是否被上傳了webshell，手工檢查比較慢，就寫了個腳本來檢查了。Windows平臺下已經有了lake2寫的雷克圖的了，一般的檢查也夠用了，寫了個Linux下面的，用python寫的。
    2009-09-09
  • Python DES加密實現(xiàn)原理及實例解析

    Python DES加密實現(xiàn)原理及實例解析

    這篇文章主要介紹了Python DES加密實現(xiàn)原理及實例解析,文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友可以參考下
    2020-07-07
  • python?接口返回的json字符串實例

    python?接口返回的json字符串實例

    下面小編就為大家分享一篇python?接口返回的json字符串實例，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
    2018-03-03
  • 深入探討Pandas數(shù)據(jù)清洗與高效分析

    深入探討Pandas數(shù)據(jù)清洗與高效分析

    這篇文章主要介紹了深入探討Pandas數(shù)據(jù)清洗與高效分析,Pandas 是 Python 中最強大的數(shù)據(jù)處理庫之一,廣泛應用于數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計建模和科學計算領域,本文將深入探討 Pandas 的高階用法,包括數(shù)據(jù)清洗、高效的數(shù)據(jù)操作以及與機器學習結合的應用
    2021-10-10

最新評論