Функция Pandas pd.Series()

Pandas Series API 手册Руководство по API Pandas Series

pd.Series()Это ключевая функция в библиотеке Pandas, используемая для создания одномерных массивов (похожих на списки или массивы NumPy), но она мощнее обычных массивов.SeriesОна может хранить данные любого типа (например, целые числа, строки, числа с плавающей запятой и т. д.), и каждый элемент имеет связанный индекс, что делает операции с данными более гибкими.

Базовый синтаксис pd.Series()

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

Описание параметра:

  1. data: данные, может быть списком, словарём, массивом NumPy и т. д.
  2. index: индекс, используется для маркировки данных. Если не указан, по умолчанию начинается с 0.
  3. dtype: тип данных, напримерint、float、strи т. д.
  4. name: имя Series, обычно используется для маркировки данных.
  5. copy: копировать ли данные, по умолчаниюFalse。

Как использовать pd.Series()?

Пример 1: Создание Series из списка

Пример

import pandas as pd

# Создать простой Series
data = [10, 20, 30, 40]
s = pd.Series(data)
print(s)

Вывод:

0    10
1    20
2    30
3    40
dtype: int64

Пояснение:

  • data[10, 20, 30, 40]преобразуется в Series.
  • Индекс по умолчанию начинается с 0.

Пример 2: Указание индекса

Пример

# Создать Series и указать индекс
data = [10, 20, 30, 40]
index = ['a', 'b', 'c', 'd']
s = pd.Series(data, index=index)
print(s)

Вывод:

a    10
b    20
c    30
d    40
dtype: int64

Пояснение:

  • Индекс задаётся как['a', 'b', 'c', 'd'], вместо стандартных 0, 1, 2, 3.

Пример 3: Создание Series из словаря

Пример

# Создать Series из словаря
data = {'a': 10, 'b': 20, 'c': 30, 'd': 40}
s = pd.Series(data)
print(s)

Вывод:

a    10
b    20
c    30
d    40
dtype: int64

Пояснение:

  • Ключи словаря автоматически становятся индексами Series, а значения — данными.

Пример 4: Указание типа данных

Пример

# Создайте Series и укажите тип данных как float
data = [10, 20, 30, 40]
s = pd.Series(data, dtype=float)
print(s)

Вывод:

0    10.0
1    20.0
2    30.0
3    40.0
dtype: float64

Пояснение:

  • Тип данных указан какfloat, поэтому все значения отображаются как числа с плавающей точкой.

Общие операции с Series

1. Доступ к данным

Доступ к данным в Series можно получить по индексу.

Пример

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

2. Изменение данных

Данные в Series можно изменить по индексу.

Пример

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

Вывод:

a    10
b    25
c    30
d    40
dtype: int64

3. Операции среза

Вы можете выполнять операции среза над Series.

Пример

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

Вывод:

b    25
c    30
d    40
dtype: int64

4. Математические операции

Вы можете выполнять математические операции над Series.

Пример

print(s * 2)

Вывод:

a    20
b    50
c    60
d    80
dtype: int64

Pandas Series API 手册Руководство по API Pandas Series

Другие расширения