pandas 数据结构之Series的使用方法

我来详细讲解一下“pandas数据结构之Series的使用方法”的完整攻略。

1. Series简介

Series是pandas库中一种基本的数据结构，它类似于一维的数组或者列表，并且带有标签（label），这样就可以根据标签名快速定位数据。Series通常用来存储一列数据，其由两个主要部分组成：索引（index）和数据（data）。索引是Series对象中的标签，而数据则是所想要存储的一列数据。

2. Series的创建

可以通过多种方法创建Series对象，常用的方法有以下几种：

2.1 从列表或数组中创建Series

可以用列表或数组创建Series对象，列表或数组的长度应该相同。

import pandas as pd

data = [1, 2, 3, 4, 5]
index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
s = pd.Series(data=data, index=index)
print(s)

输出结果如下：

a    1
b    2
c    3
d    4
e    5
dtype: int64

可以看到，Series对象的索引为a、b、c、d、e，数据为1、2、3、4、5。

2.2 从字典中创建Series

可以用字典创建Series对象，字典的键会被作为索引，而字典的值则会被作为数据。

import pandas as pd

data = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5}
s = pd.Series(data=data)
print(s)

输出结果如下：

a    1
b    2
c    3
d    4
e    5
dtype: int64

同样可以看到，Series对象的索引为a、b、c、d、e，数据为1、2、3、4、5。

3. Series的基本操作

3.1 获取数据

Series对象的数据可以通过索引来获取。

import pandas as pd

data = [1, 2, 3, 4, 5]
index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
s = pd.Series(data=data, index=index)
print(s['a'])

输出结果为：

1

3.2 修改数据

可以通过索引来修改Series对象中的数据。

import pandas as pd

data = [1, 2, 3, 4, 5]
index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
s = pd.Series(data=data, index=index)
s['a'] = 10
print(s)

输出结果如下：

a    10
b     2
c     3
d     4
e     5
dtype: int64

可以看到，原来索引为a的数据已经被修改为了10。

3.3 切片

我们可以通过切片来获取Series对象中的一部分数据。

import pandas as pd

data = [1, 2, 3, 4, 5]
index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
s = pd.Series(data=data, index=index)
print(s[1:4])

输出结果如下：

b    2
c    3
d    4
dtype: int64

可以看到，我们获取了Series对象中索引为b、c、d的3个数据。

3.4 运算

我们可以对Series对象进行加、减、乘、除等运算。运算的处理方式是：根据索引将相同索引的元素进行对齐，然后进行运算。

import pandas as pd

data1 = [1, 2, 3, 4, 5]
index1 = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
s1 = pd.Series(data=data, index=index)

data2 = [6, 2, 3, 8, 4]
index2 = ['e', 'd', 'c', 'b', 'a']
s2 = pd.Series(data=data2, index=index2)

s3 = s1 + s2
print(s3)

输出结果如下：

a    9
b    6
c    6
d    12
e    11
dtype: int64

可以看到，s1和s2对象中的相同索引数据被对齐后，元素进行了加法运算。

4. Series总结

Series是pandas中一个基本的数据结构，用于存储一维数据，其重要的特点是带有标签，方便快速定位数据。可以通过列表、数组或字典等方式创建Series对象，对Series对象进行的操作包括获取数据、修改数据、切片和运算等。