Série do Pandas

Operações básicas do Pandas Series

pandas.Series

Estrutura da Series如下：

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

Os parâmetros do construtor são os seguintes-

data: os dados podem ser em várias formas, como ndarray, lista, constante index: os valores de índice devem ser únicos e hasháveis, e o comprimento deve coincidir com os dados. Se o índice não for passado, o padrão é np.arange(n). dtype: dtype usado para o tipo de dados. Se for None, o tipo de dados será inferido copy: copiar dados. O padrão é falso

Pode-se criar Series com várias entradas, por exemplo

Array Dicionário Valores escalares ou constantes

Criar uma Series vazia

　>>>　#　Importar o pacote dependente pandas e usar um alias
　>>>　import　pandas　as　pd
　>>>　s　=　pd.Series()
　>>>　print(s)
　Series([],　dtype:　float64)

Criar Series a partir de ndarray

Se os dados forem ndarray, o índice passado deve ter o mesmo comprimento. Se o índice não for passado, por padrão, o índice será range(n), onde n é o comprimento do array, ou seja, [0,1,2,3…。faixa (len(array))-1]。

　# Nome do Arquivo: pandas.py
　# author by: pt.oldtoolbag.com　
　# Importar pacote dependente pandas e definir alias
　import pandas as pd
　import　numpy　as　np
　data　=　np.array(['a','b','c','d'])
　s　=　pd.Series(data)
　print(s)

Resultados da Execução:

　0　a
　1　b
　2　c
　3　d
　dtype:　object

Nenhum índice foi passado, então, por padrão, ele atribui o intervalo de índice de 0 a len(data)-1，ou seja, de 0 a3。

　# Nome do Arquivo: pandas.py
　# author by: pt.oldtoolbag.com　
　# Importar pacote dependente pandas e definir alias
　import pandas as pd
　import　numpy　as　np
　data　=　np.array(['a','b','c','d'])
　s　=　pd.Series(data,index=[100,101,102,103])
　print(s)

Resultados da Execução:

　100　a
　101　b
　102　c
　103　d
　dtype:　object

Nós passamos o valor do índice aqui. Agora, podemos ver os valores do índice personalizados na saída.

Criar Series a partir de dicionário

O dicionário pode ser passado como entrada. Se o índice não for especificado, todas as chaves do dicionário são usadas para construir o índice na ordem de classificação. Se o índice for passado, os valores correspondentes aos rótulos de índice serão extraídos.

　# Nome do Arquivo: pandas.py
　# author by: pt.oldtoolbag.com　
　# Importar pacote dependente pandas e definir alias
　import pandas as pd
　import　numpy　as　np
　data　=　{'a'　:　0.,　'b'　:　1.,　'c'　:　2.}
　s　=　pd.Series(data)
　print(s)

Resultados da Execução:

　a　0.0
　b　1.0
　c　2.0
　dtype:　float64

As chaves do dicionário são usadas para construir o índice.

　# Nome do Arquivo: pandas.py
　# author by: pt.oldtoolbag.com　
　# Importar pacote dependente pandas e definir alias
　import pandas as pd
　import　numpy　as　np
　data　=　{

Resultados da Execução:

　b　1.0
　c　2.0
　d　NaN
　a　0.0
　dtype:　float64

A ordem dos índices é mantida, e os elementos perdidos são preenchidos com NaN (não numérico).

Criar Series a partir de escalares

Se os dados forem valores escalares, deve ser fornecida uma índice. Este valor será repetido para coincidir com o comprimento do índice

　# Nome do Arquivo: pandas.py
　# author by: pt.oldtoolbag.com　
　# Importar pacote dependente pandas e definir alias
　import pandas as pd
　import　numpy　as　np
　s　=　pd.Series(5,　index=[0,　1,　2,　3])
　print(s)

Resultados da Execução:

　
　0　5
　1　5
　2　5
　3　5
　dtype: int64

Acesso de dados a partir de Series com posição

Os dados da Series podem ser acessados como se fossem um ndarray.
Procurar o primeiro elemento. Conhecido, o contagem do array começa do zero, o que significa que o primeiro elemento é armazenado na posição zero, e assim por diante.

　# Nome do Arquivo: pandas.py
　# author by: pt.oldtoolbag.com　
　# Importar pacote dependente pandas e definir alias
　import pandas as pd
　s = pd.Series([1,2,3,4,5], index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
　# Procurar o primeiro dado
　print s[0]

Resultados da Execução:

1

Procurar os três primeiros elementos da Series. Se forem inseridos antes, todos os itens a partir daquele índice serão extraídos. Se forem usados dois parâmetros (separados por dois pontos), os itens entre os dois índices (não incluindo o índice final)

　# Nome do Arquivo: pandas.py
　# author by: pt.oldtoolbag.com　
　# Importar pacote dependente pandas e definir alias
　import pandas as pd
　s = pd.Series([1,2,3,4,5], index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
　# Procurar os primeiros3elementos
　print s[:3]

Resultados da Execução:

　a　1
　b　2
　c　3
　dtype: int64

Procurar os três últimos elementos.

　# Nome do Arquivo: pandas.py
　# author by: pt.oldtoolbag.com　
　# Importar pacote dependente pandas e definir alias
　s = pd.Series([1,2,3,4,5], index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
　# Procurar os três últimos elementos
　print s[-3:]

Resultados da Execução:

　c　3
　d　4
　e　5
　dtype: int64

Procurar dados usando rótulos (índice)

A Series é como um dicionário de tamanho fixo, e pode obter e definir valores através de rótulos de índice.
Procurar um único elemento usando o valor de rótulo de índice.

　# Nome do Arquivo: pandas.py
　# author by: pt.oldtoolbag.com　
　# Importar pacote dependente pandas e definir alias
　import pandas as pd
　s = pd.Series([1,2,3,4,5], index = [

Resultados da Execução:

　1

Procurar múltiplos elementos usando a lista de valores de rótulo de índice.

　# Nome do Arquivo: pandas.py
　# author by: pt.oldtoolbag.com　
　# Importar pacote dependente pandas e definir alias
　import pandas as pd
　s = pd.Series([1,2,3,4,5], index = [

Resultados da Execução:

　
　a　1
　c　3
　d　4
　dtype: int64

Se não contiver rótulos, será gerada uma exceção.

　# Nome do Arquivo: pandas.py
　# author by: pt.oldtoolbag.com　
　# Importar pacote dependente pandas e definir alias
　import pandas as pd
　s = pd.Series([1,2,3,4,5], index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
　# Procurar múltiplos elementos
　print(s['f'])

Resultados da Execução:

　　　…
　KeyError: 'f'