Python 中Series的综合练习

今天我们来学习一下Python中的Serise的练习

一、pandas是什么？

pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

二、代码

import numpy as np import pandas as pd

#  1.创建列表a=[1,'安徽','蚌埠',2,'龙子湖区',3],然后将其生成Series对象s1， # 打印输出a和s1并对比他们之间的差异，并使用type函数输出a和s1的类型。

a=[1,'安徽','蚌埠',2,'龙子湖区',3] s1=pd.Series(a) # print(a) # print(s1) # print(type(a)) # print(type(s1))

# 2. 由标量10创建一个新的Series对象s2，指定索引（index）为['a','b','c','x','y','z'], # 并查看创建以后的s2对象。

s2=pd.Series(10,index=['a','b','c','x','y','z']) # print(s2)

# 3. 有如下的字典dic1={'u':-3,'v':-2,'w':-1,'x':1,'y':2,'z':3}，先创建字典dict1， # 然后从dict1创建一个新的Series对象s3，并查看该对象s3的索引

dic1={'u':-3,'v':-2,'w':-1,'x':1,'y':2,'z':3}

s3=pd.Series(dic1) # print(s3)

# 4. 使用dic1重新创建s3，使其索引的顺序变为['z','y','x','w','v','u']； # 如果将其索引变为['a','b','c','x','y','z']会出现什么问题，请解释说明。

# s3=pd.Series(dic1,index=['z','y','x','w','v','u']) s3=pd.Series(dic1,index=['a','b','c','x','y','z']) # print(s3)

# 5. 生成一个包含从‘2018-12-30’到‘2019-01-03’的连续的日期数组d1， # 然后将其创建为新的Series对象s4

d1=np.arange(np.datetime64('2018-12-30'),np.datetime64('2019-01-04'))

s4=pd.Series(d1) # print(s4)

# 6. 使用range函数生成包含40个正整数的Series对象s5

s5=pd.Series(range(1,41)) # print(s5)

# 7. 从s5中筛选出所有的偶数元素，并打印输出。

# print(s5[s5 % 2 ==0])

# 8. 分别使用自动索引和自定义索引，筛选出s3中的第2个到第4个元素。

# print(s3[1:4]) # print(s3['y':'w'])

# 9. 分别输出s4的index和values；并给s4的索引列起一个名字叫“序号”。

# print(s4.index) # print(s4.values)

s4.index.name = '序号' # print(s4)

# 10.分别计算出s5中所有元素的最大值、最小值、平均值和中位数，然后将这四个数依次放入空列表lst1中， # 最后将lst1中各元素依次写入到文件result.txt中，数值之间用“,”分隔，不换行：

lst1 = [s5.max(),s5.min(),s5.mean(),s5.median()] str1=""

for i in lst1:    

str1=str1+str(i)+','

print(str1[:-1])

with open('result.txt','w',encoding='utf8')as f1:  

 f1.write(str1[:-1])