Pandas的Series结构及常用操作实例

pandas的核心

pandas 和核心是 Series 和 Dataframe 两大数据结构，数据分析的所有事务都是围绕这两种结构进行的。Series 数据结构是用于储存一个序列的一维数组，DataFrame 数据结构是用于存储复杂数据的二维数据结构。

结构

Series 类似于一维数组。内部是由两个相互关联的数组组成的，一个数组存放数据（值value），一个数组（index）存放索引。结构如下：

常用操作

创建 Series 对象

 pandas.Series(data[,index])

data 是输入给Series构造器的数据，可以是 NumPy 中任何类型的数据。

index 是索引，如果不输入的话默认是从 0 开始。

也可以将字典类型的数据转换为 Series

查看标签

Series 的属性 values 和 index 可以查看值和标签

选择内部元素

选择内部元素其实和NumPy差不多，直接指定索引就可以了，也可以使用切片来选择内部元素，还可以选择标签，不过需要把标签用数组括起来。

给元素赋值

赋值和 NumPy 也是一模一样的.

Series 对象的简单运算

因为 pandas 开发是以 NumPy 库为基础的，所以 NumPy 数组中许多操作都会保留到 Series 对象中，可以进行(+，-，*，/ )和其他数学函数运算等。 Series 还可以筛选元素，如：

Series 对象之间的简单运算

Series 可以通过标签识别对齐不一 的函数，就是 Series 运算时的补齐功能。

统计 Series 对象的组成元素

可以通过 unique() 函数去重

value_counts() 函数 不仅可以返回不同元素，还可以返回个数，下图中，左边是元素，右边是元素出现的次数。

isin() 函数 还可以判断元素是否存在，存在返回 True ，不存在返回False

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