Pandas中Series索引的创建和基本用法 |
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pandas 笔记002
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pandas 笔记002
二、Series索引的创建和基本用法
1.Series索引的创建
1.1 通过列表创建Series索引
1.2 通过numpy创建的数组来创建Series索引
1.3 通过字典（无序数据类型）创建Series索引
2. Seies索引的基本用法
2.1 values 获取数据
2.2 index 获取索引
2.3 下标取值
2.4 切片
2.5 布尔索引
2.6 isnull和notnull检查缺失值
2.7 name属性
2.8 head() 获取索引的前n行
2.9 tail() 获取索引的后n行
二、Series索引的创建和基本用法
1.Series索引的创建
三种常用方法创建Series索引 通过列表创建Series索引 通过numpy创建的数组来创建Series索引 通过字典（无序）创建Series索引 1.1 通过列表创建Series索引索引值默认从0开始(0索引)。 import pandas as pd import numpy as np a1 = pd.Series([1,2,3,4,5]) a1 #生成的结果左边是索引(默认的索引)，对应右边的元素值,最下面是值的数据类型 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 dtype: int64 type(a1) #类型 pandas.core.series.Seriesindex指定索引名: 注意：指定的索引数量必须和列表元素数量一致，否则报错。 #index指定索引名 a2 = pd.Series([1,2,3,4,5],index=['a','b','c','d','e']) #指定的索引数量必须和列表元素数量一致，否则报错 a2 a 1 b 2 c 3 d 4 e 5 dtype: int64 1.2 通过numpy创建的数组来创建Series索引 b1 = pd.Series(np.arange(1,6)) b1 #生成的结果左边是索引(默认的索引)，对应右边的元素值 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 dtype: int32 type(b1) #类型 pandas.core.series.Series指定索引: 注意：指定的索引数量必须和列表元素数量一致，否则报错。 #index指定索引名 b1 = pd.Series([1,2,3,4,5],index=['a','b','c','d','e']) #指定的索引数量必须和列表元素数量一致，否则报错 b1 a 1 b 2 c 3 d 4 e 5 dtype: int64 1.3 通过字典（无序数据类型）创建Series索引 dict1 = { 'name':'李宁','age':'12','gender':'男'} print(dict1) #字典是无序的，每次输出顺序可能不一样 print |
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