Ряды — это одномерный помеченный массив, способный содержать данные любого типа (целочисленные, строковые, с плавающей точкой, объекты Python и т. Д.). Метки осей в совокупности называются индексами.
pandas.Series
Серия панд может быть создана с помощью следующего конструктора —
pandas.Series( data, index, dtype, copy)
Параметры конструктора следующие:
| Sr.No | Параметр и описание |
|---|---|
| 1 |
данные данные принимают различные формы, такие как ndarray, list, constants |
| 2 |
индекс Значения индекса должны быть уникальными и иметь хешируемую длину, равную длине данных. Значение по умолчанию np.arrange (n), если индекс не передан. |
| 3 |
DTYPE dtype для типа данных. Если None, тип данных будет выведен |
| 4 |
копия Скопируйте данные. По умолчанию False |
данные
данные принимают различные формы, такие как ndarray, list, constants
индекс
Значения индекса должны быть уникальными и иметь хешируемую длину, равную длине данных. Значение по умолчанию np.arrange (n), если индекс не передан.
DTYPE
dtype для типа данных. Если None, тип данных будет выведен
копия
Скопируйте данные. По умолчанию False
Серия может быть создана с использованием различных входных данных, таких как —
- массив
- Dict
- Скалярное значение или константа
Создать пустую серию
Базовая серия, которую можно создать, — это Пустая серия.
пример
#import the pandas library and aliasing as pd import pandas as pd s = pd.Series() print s
Его вывод выглядит следующим образом —
Series([], dtype: float64)
Создать серию из ndarray
Если данные являются ndarray, то передаваемый индекс должен иметь одинаковую длину. Если индекс не передается, то по умолчанию индексом будет диапазон (n), где n — длина массива, то есть [0,1,2,3…. Диапазон (LEN (массив)) — 1].
Пример 1
#import the pandas library and aliasing as pd import pandas as pd import numpy as np data = np.array(['a','b','c','d']) s = pd.Series(data) print s
Его вывод выглядит следующим образом —
0 a 1 b 2 c 3 d dtype: object
Мы не передали никакого индекса, поэтому по умолчанию он назначил индексы в диапазоне от 0 до len (data) -1 , то есть от 0 до 3.
Пример 2
#import the pandas library and aliasing as pd 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
Его вывод выглядит следующим образом —
100 a 101 b 102 c 103 d dtype: object
Мы передали значения индекса здесь. Теперь мы можем видеть настроенные индексированные значения в выводе.
Создать серию из dict
В качестве входных данных можно передать dict, и если индекс не указан, то ключи словаря берутся в отсортированном порядке для построения индекса. Если индекс передан, значения в данных, соответствующие меткам в индексе, будут извлечены.
Пример 1
#import the pandas library and aliasing as pd import pandas as pd import numpy as np data = {'a' : 0., 'b' : 1., 'c' : 2.} s = pd.Series(data) print s
Его вывод выглядит следующим образом —
a 0.0 b 1.0 c 2.0 dtype: float64
Наблюдать — словарные ключи используются для построения индекса.
Пример 2
#import the pandas library and aliasing as pd import pandas as pd import numpy as np data = {'a' : 0., 'b' : 1., 'c' : 2.} s = pd.Series(data,index=['b','c','d','a']) print s
Его вывод выглядит следующим образом —
b 1.0 c 2.0 d NaN a 0.0 dtype: float64
Наблюдать — порядок индексов сохраняется, а недостающий элемент заполняется NaN (не числом).
Создать серию из Скалара
Если данные являются скалярным значением, необходимо указать индекс. Значение будет повторяться, чтобы соответствовать длине индекса
#import the pandas library and aliasing as pd import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series(5, index=[0, 1, 2, 3]) print s
Его вывод выглядит следующим образом —
0 5 1 5 2 5 3 5 dtype: int64
Доступ к данным из серии с позицией
Доступ к данным в серии можно получить аналогично данным в ndarray.
Пример 1
Получить первый элемент. Как мы уже знаем, отсчет для массива начинается с нуля, что означает, что первый элемент хранится в нулевой позиции и так далее.
import pandas as pd s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e']) #retrieve the first element print s[0]
Его вывод выглядит следующим образом —
1
Пример 2
Получить первые три элемента в серии. Если перед ним вставлен знак:, будут извлечены все элементы этого индекса. Если используются два параметра (с: между ними), элементы между двумя индексами (не включая индекс остановки)
import pandas as pd s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e']) #retrieve the first three element print s[:3]
Его вывод выглядит следующим образом —
a 1 b 2 c 3 dtype: int64
Пример 3
Получить последние три элемента.
import pandas as pd s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e']) #retrieve the last three element print s[-3:]
Его вывод выглядит следующим образом —
c 3 d 4 e 5 dtype: int64
Получить данные, используя метку (индекс)
Серия похожа на диктат фиксированного размера, в котором вы можете получать и устанавливать значения по метке индекса.
Пример 1
Получить один элемент, используя значение метки индекса.
import pandas as pd s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e']) #retrieve a single element print s['a']
Его вывод выглядит следующим образом —
1
Пример 2
Получить несколько элементов, используя список значений меток индекса.
import pandas as pd s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e']) #retrieve multiple elements print s[['a','c','d']]
Его вывод выглядит следующим образом —
a 1 c 3 d 4 dtype: int64
Пример 3
Если метка не содержится, возникает исключение.
import pandas as pd s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e']) #retrieve multiple elements print s['f']
Его вывод выглядит следующим образом —