《爱上潘大师》系列-与Series的初次相见

2020，努力做一个无可替代的人！

写在前面的话

如果你是因为标题点进来的，那我得先解释一下

小一我可不是渣男，怎么会爱上别的人呢

Pandas，江湖人称“潘大师”，一手数据分析的技能让江湖人士爱慕不已。

当然，小一我也是潘大师的忠实粉丝，在MB级别的数据处理中也全靠潘大师才能够苟活到现在。

《爱上潘大师》系列，是Python 高阶部分的第二个系列

上一个系列也说过，NumPy 是Pandas 的基础，如果Pandas 有些问题你不是很理解，就去上一个系列看看基础，想必会对你有所帮助

上一个系列我根据文章主要内容重新列了标题

不要问我为什么重新列标题，我的眼眶好像又湿了……

NumPy 系列四篇文章，打好基础，再去研究Pandas 就会容易很多：

• 《Hello NumPy》系列-数据类型与创建
• 《Hello NumPy》系列-切片的花式操作
• 《Hello NumPy》系列-运算与函数应用
• 《Hello NumPy》系列-广播就看这一篇

推荐看完《Hello NumPy》系列再来开荒 《Pandas 系列》

正文

Pandas，数据分析的重点库，基于NumPy构建，包含数据分析的高级数据结构和操作工具。

上面三个介绍应该很能说明问题，如果说NumPy 是一块生铁，那Pandas 就是一把生铁打造的利刃。

了解Pandas ，就得先了解它的数据结构。

不同于NumPy 的多维数组，Pandas 的主要数据结构是Series和DataFrame。

Series是一种类似于一维数组的对象，而DataFrame是一个表格型的数据结构，今天就主要介绍一下Series 相关。

Series 到底是什么样的？

Series 由一组数据以及一组与之相关的数据标签组成，其中数据可以是NumPy类型的各种数据，数据标签我们称之为索引。

说这么些，还不如直接举个例子，包你一眼就看明白

import pandas as pd
# 创建 Series
series_data1 = pd.Series([1, 2, 4, 5])

# 输出
0    1
1    2
2    4
3    5
dtype: int64

Series 是Pandas 的一种数据结构，所有我们可以直接通过 pd. 调用它

上面例子中，通过一维数组创建一个Series 数据，其中索引在左边，值在右边。

即左边的【0、1、2、3】是数据的索引，右边的【1、2、4、5】是数据值。

虽然我们没有为数据指定索引，但是Series 会自动创建一个0到N-1的整数型索引。

带索引的数据Series 数据如何创建？

知道你也有这个疑问，一起看一下吧

在创建的数据的时候，我们需要手动声明索引

# 创建带索引的数据
series_data2 = pd.Series([1, 2, 4, 5], index=['a', 'b', 'c', 'd'])

# 输出
a    1
b    2
c    4
d    5
dtype: int64

这就是Series 创建的方法，是不是很简单？

就这两种创建方式吗？NumPy 可是有好多种

有的有的，还可以通过字典创建 Series

# 通过字典创建Series
dict_data = {'a':1, 'b':2, 'c':4, 'd':5}
series_data3 = pd.Series(dict_data)

# 输出
a    1
b    2
c    4
d    5
dtype: int64

也可以通过字典和索引结合的方式创建 Series

这个时候，就以索引对应的数据为主了：索引能对应上数据，则数据存在，否则，数据为NaN

# 根据索引对应取值
index_data = ['a', 'b', 'c', 'new']
series_data4 = pd.Series(dict_data, index=index_data)

# 输出
a      1.0
b      2.0
c      4.0
new    NaN
dtype: float64

Series 的创建就这几种，一般创建 Series用到的不多，了解了解

Series 数据创建好了，访问的时候需要注意什么吗？

首先既然我们要访问数据，得先知道都有哪些访问方式

比如我们需要知道所有的值和索引，可以这样写

# 获取数据值
series_data2.values
# 输出
[1 2 4 5]

# 获取索引对象
series_data2.index
# 输出
Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')

既然可以访问索引，那索引可以修改吗？

对不起，不可以。

Index 对象不能更改，但是可以通过赋值索引实现这个目的

# 赋值索引
series_data2.index = ['new_a', 'new_b', 'new_c', 'new_d']
# 输出
Index(['new_a', 'new_b', 'new_c', 'new_d'], dtype='object')

至于说Series 的reindex 方法，先卖个关子，下节会说

通过下标去访问

例如我们需要查看第三个数据值以及对应的索引

# 查看第三个数据值
series_data2[2]
# 输出
4

# 查看第三个数据值对应的索引
series_data2.index[2]
# 输出
new_c

了解了，还有其他访问方式吗？

如果我们知道索引，当然也可以通过索引访问数据

# 通过索引访问数据
series_data2['new_c']
# 输出
4

# 通过多个索引访问数据
series_data2[['new_a', 'new_b', 'new_c']]
# 输出
new_a    1
new_b    2
new_c    4
dtype: int64

了解了访问方式，回想一下NumPy，Series之间可以进行相应的计算吗？

答案是肯定的。

先来看看 Series 的逻辑运算

# 输出大于2的Series 数据
series_data2[series_data2>2]

# 输出
new_c    4
new_d    5
dtype: int64

# c是否在索引中
'c' in series_data2
# 输出（因为已经改成 new_c了，所以是False）
False

在进行 in 运算时，可以将 Series看作是一个字典数据类型，索引和值是一一对应的。

再来看看 Series 的算术运算

举个例子：平方运算和开方运算

series_data2**2
# 输出
new_a     1
new_b     4
new_c    16
new_d    25
dtype: int64

np.sqrt(series_data2)
# 输出
new_a    1.000000
new_b    1.414214
new_c    2.000000
new_d    2.236068
dtype: float64

Series 还有一个最重要的功能：自动对齐

Series 会自动对齐不同索引的数据，特别是在算术运算符中

看个例子：不同索引的两个Series 数据相加

# 创建不同索引的两个Series
series_a = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
series_b = pd.Series([2, 2, 2], index=['b', 'c', 'd'])

# 输出
a    1
b    2
c    3
dtype: int64
b    2
c    2
d    2
dtype: int64

# 相加
series_a + series_b
# 输出
a    NaN
b    4.0
c    5.0
d    NaN
dtype: float64

Series 会根据索引自动对齐数据，上面例子中两个Series 自动对齐 b、c 索引的数据 ，若无法对齐则会置为缺失数据

NaN：not a number 非数字

总结一下：

今天主要介绍了Pandas 的部分背景和Series 相关操作。

可能也不是很会写那种概念文，所以背景也就一两句话略过，大家就权当我说了很多，记住一点：NumPy 是基础，Pandas 是利器。

文中主要介绍了Series 的相关操作，稍微总结一下：

1. Series 的创建方法
2. Series 的访问操作
3. Series 的相关运算

今天文章内容就这些，有问题欢迎留言，下节见

写在后面的话

如果说你错过了上个系列，那你一定不能错过这个系列

数据分析干货也不多，这个系列完了可能就会开始实战了

没跟上的同学自己加快进度，跟上的同学记得关注我，下节内容就不会错过了。

碎碎念一下

新的系列，小一我一直在努力，你们也要加油 感谢每篇文章帮我点赞的你

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文章首发：公众号【知秋小一】 文章同步：掘金，简书，csdn

原文链接：《爱上潘大师》系列-与Series的初次相见