Python數據分析 Pandas Series對象操作

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一、Pandas Series對象

Pandas 是基於 NumPy 設計實現的 Python 數據分析庫，Pandas 提供瞭大量的能讓我們高效處理數據的函數和方法，也納入瞭很多數據處理的庫以及一些數據模型，可以說非常強大。

可以使用以下命令進行安裝：

conda install pandas
# 或
pip install pandas

Series數據結構

Pandas 最常用的數據結構主要有兩種：Series 和 DataFrame，這篇文章主要介紹一下Series及如何創建Series對象。

Series 是一維數組，由一列索引index和一列值values組成，索引和值是一一對應的，可以存儲不同種類的數據類型，字符串、佈爾值、數字、Python對象等都可以。

創建Series對象

創建Series對象的格式如下：

s = pd.Series(data, index)

參數data為數據，可以是字典、列表、Numpy的 ndarray 數組等；
參數index為索引，值必須唯一，類似於Python字典的鍵，可以不傳，默認為從0開始遞增的整數。

從列表創建：

data = ["a", "b", "c", "d", "e"]
s = pd.Series(data)
s

從字典創建：

當data為字典時，如果沒有傳入索引的話，會按照字典的鍵來構造索引，索引對應的值就是字典的鍵對應的值。

data = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
s = pd.Series(data)
s

結果輸出如下：

a    1
b    2
c    3
dtype: int64

從 ndarray 數組創建：

ndarray 為Numpy 的數組類型，在Python數據分析 Numpy 的使用方法的文章已經介紹過。

data = np.array([1, 2, 3, 4])
s = pd.Series(data)
s

我們可以通過創建的Series對象，調用相應的屬性和方法來進行數據的處理分析等。下面繼續來看Series對象的基本操作

二、Series對象的基本操作

Series 常用屬性

  • index：獲取索引
  • values：獲取數組
  • size：獲取元素數量
  • dtype：獲取對象的數據類型

獲取索引及修改索引：

data = ["a", "b", "c", "d"]
s = pd.Series(data)
print(s.index)
s.index = ["A", "B", "C", "D"]
print(s.index)

結果輸出如下：

RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)
Index(['A', 'B', 'C', 'D'], dtype='object')

指定索引對應元素的獲取、修改及刪除：

Series 通過索引獲取、修改及刪除對應元素和Python字典的操作有些類似，具體使用方法如下：

# 獲取數據
print(s["A"])
# 修改數據
s['A'] = 99
# 刪除數據
s = s.drop("B")
s

另外，Series 也支持通過篩選條件獲取數據，例如獲取能被2整除的數據：

data = np.array([1, 2, 3, 4])
s = pd.Series(data)
s[s%2==0]

Series 切片：

Series 切片操作同Python列表的切面也是類似的，如下：

s[0:3]

表示取第0、1、2個數據。

也可以使用索引值來進行切片，例如獲取索引值B-D的值：

s["B":"D"]
復制代碼

Series 常用方法

  • head(n)：返回前n行數據，默認前5行
  • tail(n)：返回後n行數據，默認後5行
  • isnull()&nonull()：判斷是否為空，返回True和False
  • sort_values()：排序，通過傳遞ascending參數來確定升序or降序，默認為True，表示升序
  • dropna()：刪除空值

Series 運算

統計信息：

可以通過describe()方法獲取統計信息，如下：

也可以通過如下方法分別獲取：

  • min()：獲取最小值
  • max()：獲取最大值
  • mean()：獲取均值
  • median()：獲取中位數
  • sum()：獲取總和
  • count()：獲取總數
  • ······

四則運算：

s+2  # 對每個元素進行+2
s*100  # 對每個元素乘100

也可以調用如下方法進行：加法add()、減法sub()、乘法mul()、除法div()。

到此這篇關於Python數據分析之 Pandas Series對象的文章就介紹到這瞭,更多相關Pandas Series對象內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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