Python Series库Api整理

Series对比numpy，它更像是字典属性的数据结构，每一行都有各自的key。

Series快速初始化

import pandas as pd#创建4行的Series，每一行是一个数字，默认索引是0~3
pd.Series([1,2,3,4])  >>>   0    11    22    33    4#创建2行的Series，每一行是一个列表
pd.Series([[1,2,3,4],[5,5,5,5]])   >>>  0    [1, 2, 3, 4]1    [5, 5, 5, 5]#从字典创建Series
pd.Series({"a":1,"b":2,"c":3,"d":4})
>>> a    1b    2c    3d    4#从numpy创建Series
pd.Series(np.arrange(4))
>>> 0    11    22    33    4#指定index
pd.Series([1,2,3,4],index=['a','b','c','d'])
>>> a    1b    2c    3d    4

Series运算

a=pd.Series([1,2,3,4],index=['a','b','c','d'])
#a每一行加上2
a+2        >>> a    3b    4c    5d    6#两个Series相加，会让每个元素对应相加，值得注意的是，会匹配按照index相同的行进行相加
b=pd.Series([1,2,3,4],index=['b','a','c','d'])
a+b        >>> a    3b    3c    6d    8#如果两个Series相加，有index不同的地方，默认会以nan替代，并且取两个Series的并集
c=pd.Series([1,2,3,4],index=['a','b','c','e'])
a+c        >>> a    2.0b    4.0c    6.0d    NaNe    NaN#nan的值以0替代
a.add(c,fill_value=0)  >>> a    2.0b    4.0c    6.0d    0e    0#比较运算
a>3      >>> a    Falseb    Falsec    Falsed     True

Series索引

a=pd.Series([1,2,3,4],index=['a','b','c','d'])
#下标索引
a[0]    >>> 1#index索引
a['a']  >>> 1#切片索引
a[0:2]  >>> a    1b    2#布尔索引
a<3      >>> a     Trueb     Truec    Falsed    False
#选取小于3的行
a[a<3]   >>> a    1b    2
#选取小于3并且为偶数的行
a[(a<3) & (a%2==0)]    >>> b    2#花式索引
a[['a','b','d']] >>> a    1b    2d    4
a['a':'c']       >>> a    1b    2c    3#需要注意的是如果Series的索引是整数的时候，传入a[i]，默认是会以键的方式进行索引，而不是下标，如
a=pd.Series(np.arange(10))[5:] >>> 5    56    67    78    89    9
#a[5]默认是以键的方式索引
a[5]    >>> 5
#a[4]由于不存在键，会抛出异常
a[4]    >>> KeyError
#这种情况如果要以下标索引，可使用iloc
a.iloc[0]   >>> 5

Series遍历

a=pd.Series([1,2,3,4],index=['a','b','c','d'])
#遍历值
for i in a:print(i)
>>> 1234#遍历键
for i in a.index:print(i)
>>> abcd

Series缺失值处理

a=pd.Series([np.nan,2,3,4],index=['a','b','c','d'])
#判断每一行是否为nan
a.isnull()  >>> a     Trueb    Falsec    Falsed    False
#丢弃nan的行
a.dropna()  >>> b    2.0c    3.0d    4.0
#填充nan的值为平均数
a.fillna(a.mean())  >>> a    3.0b    2.0c    3.0d    4.0

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