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Pandas常用数据结构series和方法

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ruochen
修改2021-05-13 14:33:00
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修改2021-05-13 14:33:00
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import pandas as pd
import numpy as np
series1 = pd.Series([2.8, 3.01, 8.99, 8.58, 5.18])
series1
0    2.80
1    3.01
2    8.99
3    8.58
4    5.18
dtype: float64
# 序列结构
type(series1)
pandas.core.series.Series
series2 = pd.Series([2.8, 3.01, 8.99, 8.58, 5.18], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], name='这是一个序列')
series2
a    2.80
b    3.01
c    8.99
d    8.58
e    5.18
Name: 这是一个序列, dtype: float64
series3 = pd.Series({'北京':2.8, '上海':3.01, '广东':8.99, '江苏':8.58, '浙江':5.18})
series3
北京    2.80
上海    3.01
广东    8.99
江苏    8.58
浙江    5.18
dtype: float64
# 通过位置访问,左闭右开
series3[0:3]
北京    2.80
上海    3.01
广东    8.99
dtype: float64
series3['北京']
2.8
# 通过标签访问,左右闭
series3['北京':'江苏']
北京    2.80
上海    3.01
广东    8.99
江苏    8.58
dtype: float64
series1.values  # 输出的是值
array([2.8 , 3.01, 8.99, 8.58, 5.18])
series3.index  # 输出行索引
Index(['北京', '上海', '广东', '江苏', '浙江'], dtype='object')
series1.index
RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)
series2.dtype  # 输出元素类型
dtype('float64')

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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