一、创建Series对象
Series是Pandas中经常使用的数据结构，它是一种类似于一维数组的对象，可以存储多种数据类型。在使用Series函数前，我们需要先创建一个Series对象。创建Series对象需要传递两个参数：数据和索引。
创建一个Series对象示例：
import pandas as pd data = [10, 20, 30, 40, 50] index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] s = pd.Series(data, index) print(s)
输出结果：
a 10 b 20 c 30 d 40 e 50 dtype: int64
在上述的代码中，我们传递一个列表作为数据参数，一个列表作为索引参数，并使用pd.Series()函数创建了一个Series对象。输出结果显示了Series对象的值和索引。
二、Series的基本操作
在创建Series对象后，我们可以对Series进行基本的操作，例如：访问值、访问索引、切片、数据过滤等。
1. 访问Series的值和索引
我们可以使用values属性来获取Series对象中的值，使用index属性来获取索引。
访问Series中的值和索引示例：
import pandas as pd data = [10, 20, 30, 40, 50] index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] s = pd.Series(data, index) print(s.values) print(s.index)
输出结果：
[10 20 30 40 50] Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')
2. Series的切片和过滤
按照常规进行切片和过滤。
Series的切片和过滤示例：
import pandas as pd data = [10, 20, 30, 40, 50] index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] s = pd.Series(data, index) print(s[1:3]) print(s[s > 30])
输出结果：
b 20 c 30 dtype: int64 d 40 e 50 dtype: int64
三、Series的数学运算
除了Series的基本操作外，我们还可以进行数学运算，例如：加、减、乘、除等运算。
Series的数学运算示例：
import pandas as pd data1 = [10, 20, 30, 40, 50] data2 = [1, 2, 3, 4, 5] index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] s1 = pd.Series(data1, index) s2 = pd.Series(data2, index) print(s1 + s2) print(s1 - s2) print(s1 * s2) print(s1 / s2)
输出结果：
a 11 b 22 c 33 d 44 e 55 dtype: int64 a 9 b 18 c 27 d 36 e 45 dtype: int64 a 10 b 40 c 90 d 160 e 250 dtype: int64 a 10.000000 b 10.000000 c 10.000000 d 10.000000 e 10.000000 dtype: float64
四、Series的函数应用
Pandas库提供了多种函数，可以对Series对象进行处理，例如：apply、map等函数。apply函数可以对Series中的值进行计算，或调用自定义函数进行计算。map函数可以对Series中的值进行映射。
Series的函数应用示例：
import pandas as pd
data = [10, 20, 30, 40, 50]
index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
s = pd.Series(data, index)
def add_5(x):
return x + 5
s1 = s.apply(add_5)
s2 = s.map({10: 'A', 20: 'B', 30: 'C', 40: 'D', 50: 'E'})
print(s1)
print(s2)
输出结果：
a 15 b 25 c 35 d 45 e 55 dtype: int64 a A b B c C d D e E dtype: object
总结
本文分别从创建Series对象、Series的基本操作、Series的数学运算、Series的函数应用四个方面详细的阐述了Series函数的用法。在实际应用中，Series是Pandas中非常重要的一种数据结构，熟练掌握其用法让数据处理更加轻松快捷。
原创文章，作者：CSEP，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/146195.html
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