Función pd.Series() de Pandas

Pandas Series API 手册Manual de la API de Series de Pandas

pd.Series()Es una función central de la biblioteca de Pandas, utilizada para crear arreglos unidimensionales (similares a listas o arreglos de NumPy), pero es más potente que un arreglo normal.SeriesPuede almacenar cualquier tipo de dato (como enteros, cadenas, flotantes, etc.), y cada elemento tiene un índice (index) asociado, lo que hace que la manipulación de datos sea más flexible.

Sintaxis básica de pd.Series()

pd.Series(data, index=None, dtype=None, name=None, copy=False)

Descripción de parámetros:

  1. data: datos, que pueden ser listas, diccionarios, arreglos de NumPy, etc.
  2. index: índice, se utiliza para etiquetar los datos. Si no se especifica, por defecto comienza desde 0.
  3. dtype: tipo de dato, comoint、float、stretc.
  4. name: nombre de la Series, generalmente se utiliza para etiquetar los datos.
  5. copy: si copiar los datos, por defecto esFalse。

¿Cómo usar pd.Series()?

Ejemplo 1: Crear una Series desde una lista

Ejemplo

import pandas as pd

# Crear una Series simple
data = [10, 20, 30, 40]
s = pd.Series(data)
print(s)

Salida:

0    10
1    20
2    30
3    40
dtype: int64

Explicación:

  • Los datos[10, 20, 30, 40]se convierten en una Series.
  • El índice predeterminado comienza desde 0.

Ejemplo 2: Especificar el índice

Ejemplo

# Crear una Series y especificar el índice
data = [10, 20, 30, 40]
index = ['a', 'b', 'c', 'd']
s = pd.Series(data, index=index)
print(s)

Salida:

a    10
b    20
c    30
d    40
dtype: int64

Explicación:

  • El índice se especifica como['a', 'b', 'c', 'd'], en lugar del predeterminado 0, 1, 2, 3.

Ejemplo 3: Crear una Series desde un diccionario

Ejemplo

# Crear una Series desde un diccionario
data = {'a': 10, 'b': 20, 'c': 30, 'd': 40}
s = pd.Series(data)
print(s)

Salida:

a    10
b    20
c    30
d    40
dtype: int64

Explicación:

  • Las claves del diccionario se convierten automáticamente en el índice de la Series, y los valores se convierten en los datos.

Ejemplo 4: Especificar el tipo de dato

Ejemplo

# Crear una Series y especificar el tipo de dato como flotante
data = [10, 20, 30, 40]
s = pd.Series(data, dtype=float)
print(s)

Salida:

0    10.0
1    20.0
2    30.0
3    40.0
dtype: float64

Explicación:

  • El tipo de dato se especifica comofloat, por lo tanto, todos los valores se muestran como flotantes.

Operaciones comunes de Series

1. Acceder a los datos

Se puede acceder a los datos de la Series mediante el índice.

Ejemplo

s = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
print(s['b'])  # Salida: 20

2. Modificar datos

Se pueden modificar los datos de la Series mediante el índice.

Ejemplo

s['b'] = 25
print(s)

Salida:

a    10
b    25
c    30
d    40
dtype: int64

3. Operaciones de corte

Se pueden realizar operaciones de corte en la Series.

Ejemplo

print(s['b':'d'])

Salida:

b    25
c    30
d    40
dtype: int64

4. Operaciones matemáticas

Se pueden realizar operaciones matemáticas en la Series.

Ejemplo

print(s * 2)

Salida:

a    20
b    50
c    60
d    80
dtype: int64

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