Series创建

series(系列)是pandas中一种数据类型,能够保存任何类型的数据(整数,字符串,浮点数,Python对象等)的一维标记数组。

基本方法:pandas.Series(data=None)

创建方法 一:

python 复制代码
# 基本创建
import pandas as pd

s = pd.Series([10, 2, 3, 4, 5])
print(s)

运行结果:

创建方法二:

python 复制代码
# 自定义索引
s = pd.Series([10, 2, 3, 4, 5], index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
print(s)

运行结果:

创建方法三:

python 复制代码
# 定义name
s = pd.Series([10, 2, 3, 4, 5], index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], name='月份')
print(s)

运行结果:

创建方法四:

python 复制代码
# 通过字典来创建
s = pd.Series({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5})
print(s)

运行结果:

创建方法五:

python 复制代码
# 引用另一个series创建

s1 = pd.Series([10, 2, 3, 4, 5], index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], name='月份')
s2 = pd.Series(s1, index=['A', 'C'])
print(s2)

运行结果:

相关推荐
絆人心1 天前
Python 数据分析核心库:Pandas 与 NumPy 从入门到实战全指南(附电商用户分析完整代码)
python·数据挖掘·数据分析·numpy·pandas·数据处理·电商数据分析
李昊哲小课1 天前
Pandas数据分析 - 第十二章:性能优化
性能优化·数据挖掘·数据分析·pandas
李昊哲小课1 天前
Pandas数据分析 - 第二章:Series 对象详解
数据挖掘·数据分析·pandas
测试开发Kevin1 天前
Pandas 2.x核心技术—— Apache Arrow 高性能数据处理的基石
大数据·pandas
李昊哲小课1 天前
Pandas数据分析 - 第三章:DataFrame 对象详解
数据挖掘·数据分析·pandas
不会唱歌的拖拉机2 天前
使用Pandas进行RFM分析全过程
数据分析·pandas
李昊哲小课2 天前
Pandas数据分析 - 第九章:分组聚合操作
数据挖掘·数据分析·pandas
李昊哲小课2 天前
Pandas数据分析 - 第八章:数据重塑
数据挖掘·数据分析·pandas
李昊哲小课2 天前
Pandas数据分析 - 第四章:数据读取与保存
数据挖掘·数据分析·pandas
李昊哲小课2 天前
Pandas数据分析 - 第七章:数据合并与连接
数据挖掘·数据分析·pandas