>>> from env_helper import info; info()
页面更新时间： 2022-10-16 21:46:57
运行环境：
    Linux发行版本: Debian GNU/Linux 11 (bullseye)
    操作系统内核: Linux-5.10.0-18-amd64-x86_64-with-glibc2.31
    Python版本: 3.9.2

5.3. Pandas 序列（Series）¶

Pandas 中序列(Series)是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。轴标签统称为索引。这个概念与字典有点类似。

创建Pandas序列¶

Pandas序列可以使用以下构造函数创建 -

pandas.Series( data, index, dtype, copy)

构造函数的参数如下 -

data 为来源数据，可以使用多种格式，如：ndarray，list，constants ；
index 必须是唯一的和散列的索引值，与数据的长度相同。如果没有索引被传递，缺省使用 np.arange(n) ；
dtype 用于数据类型。如果没有，会尝试推断数据类型；
copy 复制数据，默认为false。

可以使用各种 Python 中的序列来创建一个 Pandas 序列，如：

数组
字典
标量值或常数

如果没有参数会创建一个基本序列，是一个空序列。

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> s = pd.Series()
>>> s
<ipython-input-2-1a4166753480>:3: DeprecationWarning: The default dtype for empty Series will be 'object' instead of 'float64' in a future version. Specify a dtype explicitly to silence this warning.
  s = pd.Series()
Series([], dtype: float64)

最好声明一下类型。

>>> pd.Series(dtype= np.float64)
Series([], dtype: float64)

从ndarray创建一个序列¶

如果数据是ndarray，则传递的索引必须具有相同的长度。如果没有传递索引值，那么默认的索引将是范围 np.arange(n) ，其中 n 是数组长度。

>>> import numpy as np
>>> data = np.array(['a','b','c','d'])
>>> s = pd.Series(data)
>>> s
0    a
1    b
2    c
3    d
dtype: object

这里没有传递任何索引，因此默认情况下，它分配了从 0 到 len(data)-1 的索引，即： 0 - 3。

>>> data = np.array(['a','b','c','d'])
>>> s = pd.Series(data,index=[100,101,102,103])
>>> s
100    a
101    b
102    c
103    d
dtype: object

在这里传递了索引值。现在可以在输出中看到自定义的索引值。

从字典创建一个序列¶

字典(dict)可以作为输入传递，如果没有指定索引，则按排序顺序取得字典键以构造索引。如果传递了索引，索引中与标签对应的数据中的值将被拉出。

>>> data = {'a' : 0., 'b' : 1., 'c' : 2.}
>>> s = pd.Series(data)
>>> s
a    0.0
b    1.0
c    2.0
dtype: float64

注意 - 字典键用于构建索引。

>>> data = {'a' : 0., 'b' : 1., 'c' : 2.}
>>> s = pd.Series(data,index=['b','c','d','a'])
>>> s
b    1.0
c    2.0
d    NaN
a    0.0
dtype: float64

注意观察 - 索引顺序保持不变，缺少的元素使用 NaN (不是数字)填充。

从标量创建一个序列¶

如果数据是标量值，则必须提供索引。将重复该值以匹配索引的长度。

>>> s = pd.Series(5, index=[0, 1, 2, 3])
>>> s
0    5
1    5
2    5
3    5
dtype: int64

从具有位置的序列中访问数据¶

序列中的数据可以使用类似于访问ndarray中的数据来访问。

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

检索第一个元素。比如已经知道数组从零开始计数，第一个元素存储在零位置等等。

>>> s[0]
1

检索序列中的前三个元素。如果a:被插入到其前面，则将从该索引向前的所有项目被提取。如果使用两个参数(使用它们之间)，两个索引之间的项目(不包括停止索引)。

>>> s[:3]
a    1
b    2
c    3
dtype: int64

检索最后三个元素，参考以下示例代码 -

>>> s[-3:]
c    3
d    4
e    5
dtype: int64

使用标签检索数据(索引)¶

一个序列就像一个固定大小的字典，可以通过索引标签获取和设置值。

使用索引标签值检索单个元素。

>>> s['a']
1

使用索引标签值列表检索多个元素。

>>> s[['a','c','d']]
a    1
c    3
d    4
dtype: int64

如果请求不存在的标签，则会出现异常。

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