Python数据分析实战【第三章】2.3- Pandas数据结构Series：索引【python】

【课程2.3】 Pandas数据结构Series：索引 位置下标 / 标签索引 / 切片索引 / 布尔型索引

1.位置下标，类似序列

s = pd.Series(np.random.rand(5))
print(s)
print(s[0],type(s[0]),s[0].dtype)
print(float(s[0]),type(float(s[0])))
#print(s[-1])
# 位置下标从0开始
# 输出结果为numpy.float格式，
# 可以通过float()函数转换为python float格式
# numpy.float与float占用字节不同
# s[-1]结果如何？
-----------------------------------------------------------------------
0    0.924575
1    0.988654
2    0.426333
3    0.216504
4    0.453570
dtype: float64
0.924575004833 <class 'numpy.float64'> float64
0.9245750048328816 <class 'float'>

2.标签索引

s = pd.Series(np.random.rand(5), index = ['a','b','c','d','e'])
print(s)
print(s['a'],type(s['a']),s['a'].dtype)
# 方法类似下标索引，用[]表示，内写上index，注意index是字符串

sci = s[['a','b','e']]
print(sci,type(sci))
# 如果需要选择多个标签的值，用[[]]来表示（相当于[]中包含一个列表）
# 多标签索引结果是新的数组
-----------------------------------------------------------------------
a    0.714630
b    0.213957
c    0.172188
d    0.972158
e    0.875175
dtype: float64
0.714630383451 <class 'numpy.float64'> float64
a    0.714630
b    0.213957
e    0.875175
dtype: float64 <class 'pandas.core.series.Series'>

3.切片索引

s1 = pd.Series(np.random.rand(5))
s2 = pd.Series(np.random.rand(5), index = ['a','b','c','d','e'])
print(s1[1:4],s1[4])
print(s2['a':'c'],s2['c'])
print(s2[0:3],s2[3])
print('-----')
# 注意：用index做切片是末端包含

print(s2[:-1])
print(s2[::2])
# 下标索引做切片，和list写法一样
-----------------------------------------------------------------------
1    0.865967
2    0.114500
3    0.369301
dtype: float64 0.411702342342
a    0.717378
b    0.642561
c    0.391091
dtype: float64 0.39109096261
a    0.717378
b    0.642561
c    0.391091
dtype: float64 0.998978363818
-----
a    0.717378
b    0.642561
c    0.391091
d    0.998978
dtype: float64
a    0.717378
c    0.391091
e    0.957639
dtype: float64

4.布尔型索引

s = pd.Series(np.random.rand(3)*100)
s[4] = None  # 添加一个空值
print(s)
bs1 = s > 50
bs2 = s.isnull()
bs3 = s.notnull()
print(bs1, type(bs1), bs1.dtype)
print(bs2, type(bs2), bs2.dtype)
print(bs3, type(bs3), bs3.dtype)
print('-----')
# 数组做判断之后，返回的是一个由布尔值组成的新的数组
# .isnull() / .notnull() 判断是否为空值 (None代表空值，NaN代表有问题的数值，两个都会识别为空值)

print(s[s > 50])
print(s[bs3])
# 布尔型索引方法：用[判断条件]表示，其中判断条件可以是 一个语句，或者是 一个布尔型数组！
-----------------------------------------------------------------------
0    2.03802
1    40.3989
2    25.2001
4       None
dtype: object
0    False
1    False
2    False
4    False
dtype: bool <class 'pandas.core.series.Series'> bool
0    False
1    False
2    False
4     True
dtype: bool <class 'pandas.core.series.Series'> bool
0     True
1     True
2     True
4    False
dtype: bool <class 'pandas.core.series.Series'> bool
-----
Series([], dtype: object)
0    2.03802
1    40.3989
2    25.2001
dtype: object