python-pandas创建Series数据类型的操作

下面是Python Pandas创建Series数据类型的操作的完整攻略。

创建Series

从列表创建

使用pandas.Series构造函数从列表中创建Series对象。

import pandas as pd

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

输出：

0    10
1    20
2    30
3    40
dtype: int64

从数组创建

使用pandas.Series构造函数从数组中创建Series对象。

import pandas as pd
import numpy as np

data = np.array([10, 20, 30, 40])
s = pd.Series(data)
print(s)

输出：

0    10
1    20
2    30
3    40
dtype: int32

从字典创建

使用pandas.Series构造函数从字典中创建Series对象。字典中的键用作索引。

import pandas as pd

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

输出：

a    10
b    20
c    30
d    40
dtype: int64

指定索引

使用pandas.Series构造函数创建Series对象时，可以通过index参数指定索引。

import pandas as pd

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

输出：

a    10
b    20
c    30
d    40
dtype: int64

访问Series

通过索引访问

可以像访问列表一样，使用方括号和索引访问Series中的元素。

import pandas as pd

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

输出：

10

通过切片访问

对于Series对象，我们可以像Python列表一样使用切片语法start:stop访问序列中的元素。

import pandas as pd

data = [10, 20, 30, 40]
index = ['a', 'b', 'c', 'd']
s = pd.Series(data, index=index)
print(s[1:3])

输出：

b    20
c    30
dtype: int64

修改Series

修改单个元素

可以通过方括号和索引，直接修改Series中的单个元素。

import pandas as pd

data = [10, 20, 30, 40]
index = ['a', 'b', 'c', 'd']
s = pd.Series(data, index=index)
s['a'] = 11
print(s)

输出：

a    11
b    20
c    30
d    40
dtype: int64

修改多个元素

使用切片操作可以修改多个元素。

import pandas as pd

data = [10, 20, 30, 40]
index = ['a', 'b', 'c', 'd']
s = pd.Series(data, index=index)
s[1:3] = [21, 31]
print(s)

输出：

a    10
b    21
c    31
d    40
dtype: int64

删除Series元素

删除单个元素

使用drop方法删除单个元素。

import pandas as pd

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

输出：

b    20
c    30
d    40
dtype: int64

删除多个元素

依然使用drop方法，传入多个索引进行删除。

import pandas as pd

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

输出：

a    10
d    40
dtype: int64

以上就是Pandas创建Series的完整攻略和示例。