python pd Series 添加行_pd.Series的基本操作

2024-05-11 02:57:41

1. 查看名称, 重命名

.name方法, 查看Series的名称. .rename()方法, 重命名

import

数据类型为字符串, 原Series名称不变

2. 查看Series头部数据, 尾部数据

.head()方法, 查看Series头部(前几个)数据. .tail()方法, 查看Series尾部(后几个)数据

import

3. Series数据索引 [超级重要]

3.0. 查看索引

import

3.1 标签索引

import

如果index中不含索引的标签, 则返回NaN值

# 按属性,索引元素

3.2 下标索引

位置下标从0开始. 第一个元素下标索引为0

import pandas as pd
lst=[1,2,3]
s = pd.Series(lst,index=list("abc"))
print(s)
print(s[-2],type(s[1])) # 索引倒数第2个元素,并查看数据类型
print(s[[1,2]]) # 索引下标索引为1和2的元素

3.3 切片索引

import

切片索引与python中的list切片索引操作相同

import

3.4 布尔型索引

对Series进行判断, 可以生成布尔型的Series

布尔型索引, 保留生成的布尔型的Series中值为True的

import

.isnull()方法, 判断是否为空值

import

.notnull()方法, 判断是否非空值, 用法同上

3.5. 重新索引

import

4. Series排序

.sort_values()方法, 按值排序. .sort_index()方法, 按索引排序.

import

4. Series对齐

Series之间的运算会按照index标签, 自动对齐, 与顺序无关.

import

5. 添加

5.1 标签索引添加

import

5.2 .append(方法)添加

import

6. 修改

标签索引修改

import

7.删除

.drop()方法

import

详解

只索引单个元素时, 索引值必须包含在index中

import pandas as pd
lst=[1,2,3]
s = pd.Series(lst,index=list("abc"))
print(s)
print(s[["缺"]]) # index标签为"缺"的元素,组成的Series
print(s["缺"]) # index标签为"缺"的元素,由于不包含,所以报错

得到Series, 由于不包含, 所以返回NaN值

部分报错内容, 大意就是index里没有*缺*这个key

纯数字的index, 不能用下标索引. python会认为是标签

import pandas as pd
lst=[1,2,3]
s = pd.Series(lst,index=[1,2,3])
print(s)
print(s[1]) # 索引标签为1的元素,得到单个元素

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