Pandas中Series的創建及數據類型轉換

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 一、實戰場景

實戰場景：Pandas中Series的創建和數據類型轉換，Series的創建和數據類型轉換，Series 類似於一維數組與字典(map)數據結構的結合,由索引和數據組成。

二、主要知識點

  • 文件讀寫
  • 基礎語法
  • Pandas的Series對象
  • DataFrame
  • Pandas
  • numpy

三、菜鳥實戰

1、創建 python 文件，用Numpy創建Series

#用Numpy創建Series
import numpy as np
import pandas as pd
 
s = pd.Series(  np.arange(10, 100, 10),  # 數值：10~90，間隔10  index=np.arange(101, 110),  # 索引：101~109，間隔1，不包含最後一個數字  dtype='float'  # 類型：float64
)
print(s)

運行結果：

101    10.0   
102    20.0   
103    30.0   
104    40.0   
105    50.0   
106    60.0   
107    70.0   
108    80.0   
109    90.0   
dtype: float64

2、轉換Series的數據類型 

#轉換Series的數據類型
import pandas as pd
 
s = pd.Series(  data=["001", "002", "003", "004"],  index=list("abcd")
)
 
# s = s.astype(int) 兩種方法
s = s.map(int) #int是函數
 
print(s)

運行結果：

a    1
b    2
c    3
d    4
dtype: int64

四、補充

實戰場景：

實戰場景：Pandas中Series與數據list如何互相轉換，Pandas的Series對象變成數據list，Series 類似於一維數組與字典(map)數據結構的結合,由索引和數據組成

主要知識點：

  • 文件讀寫 基礎語法
  • Pandas
  • Pandas的Series對象
  • 互相轉換

實戰：

1、創建 python 文件，數據list，變成Pandas的Series對象

#使用Pandas
#把數據list，變成Pandas的Series對象
#把Series輸出到命令行
import pandas as pd #引入pandas包
 
courses = ["張三", "李四", "趙五", "李六"] #初始化對象
 
data = pd.Series(data=courses) #Series本身有一個參數
 
print(data)

運行結果 ：

0    張三
1    李四
2    趙五
3    李六

2、數據dict變成Pandas的Series對象

#使用Pandas
#把數據dict，變成Pandas的Series對象
#把Series輸出到命令行
import pandas as pd
 
grades = {"語文": 80, "數學": 90, "英語": 85, "計算機": 100}
 
data = pd.Series(data=grades)
 
print(data)

 運行結果 ：

語文      80
數學      90
英語      85
計算機    100

3、把Pandas的Series對象變成數據list 

#使用Pandas
#把Pandas的Series對象變成數據list
#把list輸出到命令行
import pandas as pd
 
grades = {"語文": 80, "數學": 90, "英語": 85, "計算機": 100}
data = pd.Series(data=grades)
 
numbers = data.tolist() #Series的值轉換成list
print(numbers)

運行結果 ：

[80, 90, 85, 100]

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