python之pandas库的series — 一维数据对象

python之pandas库的series — 一维数据对象

1.series由一组数据和一组与之对应的数据标签（索引）组成：
包含 index属性 和 values属性

2.series支持array的一些特性(下标)：

2.1 与标量运算 s1+2
2.2 两个series运算 s1+s2
2.3 索引、花式索引 s[0],s[[1,3]]
2.4 切片 s[0:2]
2.5 通用函数 np.abs(s)
2.6 布尔值过滤 s[s>0]

3.series支持字典的一些特性（标签）：
3.1 in运算 ‘a’ in s
3.2 键索引 s[‘a’] s[[‘a’,‘c’]]

import pandas as pd
import numpy as np
#三种创建方式#
a = pd.Series([0,1,2,3],index = ['a','b','c','d'])
a1 = pd.Series(np.arange(4),index = ['a','b','c','d']) #通过ndarrar创建
a2 = pd.Series({'a':1,'b':2}) #通过字典创建
#series既可以按标签索引，也可以按下标索引
#!!!注意按标签切片索引时，前包后也包
b = a[0]
c = a['a'] 
#获取series的值和索引
d = a.index
e = a.values

print('a=',a)
print('a1=',a1)
print('a2=',a2)
print('b=',b)
print('c=',c)
print('d=',d)
print('e=',e)
# print('f=',f)
# print('g=',g)
# print('h=',h)
# print('i=',i)

a= a    0
b    1
c    2
d    3
dtype: int64
a1= a    0
b    1
c    2
d    3
dtype: int32
a2= a    1
b    2
dtype: int64
b= 0
c= 0
d= Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')
e= [0 1 2 3]