一、創建Series對象
Series是Pandas中經常使用的數據結構,它是一種類似於一維數組的對象,可以存儲多種數據類型。在使用Series函數前,我們需要先創建一個Series對象。創建Series對象需要傳遞兩個參數:數據和索引。
創建一個Series對象示例:
import pandas as pd data = [10, 20, 30, 40, 50] index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] s = pd.Series(data, index) print(s)
輸出結果:
a 10 b 20 c 30 d 40 e 50 dtype: int64
在上述的代碼中,我們傳遞一個列表作為數據參數,一個列表作為索引參數,並使用pd.Series()函數創建了一個Series對象。輸出結果顯示了Series對象的值和索引。
二、Series的基本操作
在創建Series對象後,我們可以對Series進行基本的操作,例如:訪問值、訪問索引、切片、數據過濾等。
1. 訪問Series的值和索引
我們可以使用values屬性來獲取Series對象中的值,使用index屬性來獲取索引。
訪問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)
輸出結果:
[10 20 30 40 50] Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')
2. Series的切片和過濾
按照常規進行切片和過濾。
Series的切片和過濾示例:
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])
輸出結果:
b 20 c 30 dtype: int64 d 40 e 50 dtype: int64
三、Series的數學運算
除了Series的基本操作外,我們還可以進行數學運算,例如:加、減、乘、除等運算。
Series的數學運算示例:
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)
輸出結果:
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的函數應用
Pandas庫提供了多種函數,可以對Series對象進行處理,例如:apply、map等函數。apply函數可以對Series中的值進行計算,或調用自定義函數進行計算。map函數可以對Series中的值進行映射。
Series的函數應用示例:
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)
輸出結果:
a 15 b 25 c 35 d 45 e 55 dtype: int64 a A b B c C d D e E dtype: object
總結
本文分別從創建Series對象、Series的基本操作、Series的數學運算、Series的函數應用四個方面詳細的闡述了Series函數的用法。在實際應用中,Series是Pandas中非常重要的一種數據結構,熟練掌握其用法讓數據處理更加輕鬆快捷。
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