《Python for Data Analysis》之 Series

pandas的主要数据结构：Series

Pandas所能满足的需求:

具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源(索引方式不同)的数据而导致的常见错误。

集成时间序列功能

既能处理时间序列数据也能处理非时间序列的数据

数据运算和约简(比如对某个轴求和)可以根据不同的元数据(轴)编号执行。

灵活处理缺失数据

合并及其他出现在常见数据库中的关系型运算

Series是一种类似一维数组的对象，它由一组数据(各种Numpy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成

Series的组成要素为两点：1.一组数据 2.与之对应的索引
创建：Series([data],index=[index])

"Data可以是列表（省略index)"
obj = Series([3,4,-5,6])"通过Python字典创建:键值自动作为索引"
sdata = {'a':3,'b':4,'c':-5,'d':6}
obj = Series(sdata)"自定义索引"
obj = Series([3,4,-5,6],index=['a','b','c','d'])

应用:Series的方法

"通过索引选取单个值"
In [7]: obj['a']
Out[7]: 3
"通过索引选取一组值"
In [8]: obj[['a','c','d']]
Out[8]:
a    3
c   -5
d    6
"数据组运算(Series可以看作一维数组)，保留索引和值之间的链接"
obj[obj > 0]
obj[obj*2]
np.exp(obj2)

"还可以将Series当作一个定长的有序字典"
In [9]: "b" in obj
Out[9]: TrueIn [10]: "e" in obj
Out[10]: False"Series实例方法"
In [10]: obj.isnull()  #检测缺失数据"Series的索引可以通过赋值的方式就地修改"In [11]: obj.index = ['Bob','Steve','Jeff','Ryan']Out[12]:
Bob      3
Steve    4
Jeff    -5
Ryan     6
dtype: int64

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