《Python for Data Analysis》之 Series

CoderBear 發(fā)布于2019-07-31 12:22 / 3269人閱讀

摘要：的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)所能滿足的需求具備按軸自動(dòng)或顯式數(shù)據(jù)對齊功能的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。這可以防止許多由于數(shù)據(jù)未對齊以及來自不同數(shù)據(jù)源索引方式不同的數(shù)據(jù)而導(dǎo)致的常見錯(cuò)誤。

pandas的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：Series

Pandas所能滿足的需求:

具備按軸自動(dòng)或顯式數(shù)據(jù)對齊功能的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。這可以防止許多由于數(shù)據(jù)未對齊以及來自不同數(shù)據(jù)源(索引方式不同)的數(shù)據(jù)而導(dǎo)致的常見錯(cuò)誤。

集成時(shí)間序列功能

既能處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)也能處理非時(shí)間序列的數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)運(yùn)算和約簡(比如對某個(gè)軸求和)可以根據(jù)不同的元數(shù)據(jù)(軸)編號執(zhí)行。

靈活處理缺失數(shù)據(jù)

合并及其他出現(xiàn)在常見數(shù)據(jù)庫中的關(guān)系型運(yùn)算

Series是一種類似一維數(shù)組的對象，它由一組數(shù)據(jù)(各種Numpy數(shù)據(jù)類型)以及一組與之相關(guān)的數(shù)據(jù)標(biāo)簽(即索引)組成

Series的組成要素為兩點(diǎn)：1.一組數(shù)據(jù) 2.與之對應(yīng)的索引
創(chuàng)建：Series([data],index=[index])

"Data可以是列表（省略index)"
obj = Series([3,4,-5,6])

"通過Python字典創(chuàng)建:鍵值自動(dòng)作為索引"
sdata = {"a":3,"b":4,"c":-5,"d":6}
obj = Series(sdata)

"自定義索引"
obj = Series([3,4,-5,6],index=["a","b","c","d"])

應(yīng)用:Series的方法

"通過索引選取單個(gè)值"
In [7]: obj["a"]
Out[7]: 3
"通過索引選取一組值"
In [8]: obj[["a","c","d"]]
Out[8]: 
a    3
c   -5
d    6
"數(shù)據(jù)組運(yùn)算(Series可以看作一維數(shù)組)，保留索引和值之間的鏈接"
obj[obj > 0]
obj[obj*2]
np.exp(obj2)

"還可以將Series當(dāng)作一個(gè)定長的有序字典"
In [9]: "b" in obj
Out[9]: True

In [10]: "e" in obj
Out[10]: False

"Series實(shí)例方法"
In [10]: obj.isnull()  #檢測缺失數(shù)據(jù)

"Series的索引可以通過賦值的方式就地修改"

In [11]: obj.index = ["Bob","Steve","Jeff","Ryan"]

Out[12]: 
Bob      3
Steve    4
Jeff    -5
Ryan     6
dtype: int64

云服務(wù)器 GPU云服務(wù)器 data-analysis analysis Series python for linux

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