Python Pandas教程之series 上的转换操作

下面就是关于“Python Pandas教程之series 上的转换操作”的完整攻略：

1. Series 上的转换操作

Pandas 中的 series 对象提供了一些对于 series 上数据转换的功能，包括重命名、重新索引、映射和排序等。下面我们详细讲解一些常用的 series 转换操作。

1.1 重命名

重命名操作可以使用 Series 对象的 rename() 方法进行，它可以接受一个字典作为参数，将索引或列名重命名为给定的新名称。

import pandas as pd

# 构造一个 series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
print(s)

# 将索引重命名为大写
s = s.rename({'a': 'A', 'b': 'B', 'c': 'C', 'd': 'D'})
print(s)

输出结果为：

a    1
b    2
c    3
d    4
dtype: int64

A    1
B    2
C    3
D    4
dtype: int64

1.2 重新索引

重新索引是指将当前 Series 对象原有的索引替换为一组新的索引，这可以使用 Series 对象的 reindex() 方法进行，可以传入一个索引列表或者其他 Series 对象，返回结果是一个新的 Series 对象，如果原有索引不存在于新索引中，则对应的值为 NaN。

import pandas as pd

# 构造一个 series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
print(s)

# 将索引重新排序
s = s.reindex(['d', 'c', 'b', 'a'])
print(s)

# 增加新的索引
s = s.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(s)

输出结果为：

a    1
b    2
c    3
d    4
dtype: int64

d    4
c    3
b    2
a    1
dtype: int64

a    1.0
b    2.0
c    3.0
d    4.0
e    NaN
dtype: float64

1.3 映射

映射操作可以使用 Series 对象的 map() 方法进行，它接收一个函数或一个字典作为参数，对于 Series 对象中的每个值进行转换，返回结果是一个新的 Series 对象。

import pandas as pd

# 构造一个 series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
print(s)

# 使用字典进行映射
s = s.map({1: 'a', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'd'})
print(s)

# 使用函数进行映射
def f(x):
    return x * 2

s = s.map(f)
print(s)

输出结果为：

a    1
b    2
c    3
d    4
dtype: int64

a    a
b    b
c    c
d    d
dtype: object

a    aa
b    bb
c    cc
d    dd
dtype: object

1.4 排序

排序可以使用 Series 对象的 sort_index() 和 sort_values() 方法进行，前者用于根据索引进行排序，后者用于根据值进行排序。

import pandas as pd

# 构造一个 series
s = pd.Series([3, 1, 4, 2], index=['c', 'd', 'a', 'b'])
print(s)

# 按索引排序
s1 = s.sort_index()
print(s1)

# 按值排序
s2 = s.sort_values()
print(s2)

输出结果为：

c    3
d    1
a    4
b    2
dtype: int64

a    4
b    2
c    3
d    1
dtype: int64

d    1
b    2
c    3
a    4
dtype: int64

2. 总结

通过本文的讲解，我们了解了如何对 Pandas 中的 Series 对象进行重命名、重新索引、映射和排序等转换操作。这些操作为数据预处理和分析提供了极大的便利。