Pandas Series入门丨Pandas数据分析基础(3)

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前言

Series 结构，也称 Series 序列，是 Pandas 常用的数据结构之一，它是一种类似于一维数组的结构，由一组数据值（value）和一组标签组成，其中标签与数据值之间是一一对应的关系。

Pandas Series入门

Series 可以保存任何数据类型，比如整数、字符串、浮点数、Python 对象等，它的标签默认为整数，从 0 开始依次递增。Series 的结构图，如下所示：

通过标签我们可以更加直观地查看数据所在的索引位置。

创建Series对象

Pandas 使用 Series() 函数来创建 Series 对象，通过这个对象可以调用相应的方法和属性，从而达到处理数据的目的：

import pandas as pds=pd.Series( data, index, dtype, copy)

参数说明如下所示：

参数名称	描述
data	输入的数据，可以是列表、常量、ndarray 数组等。
index	索引值必须是惟一的，如果没有传递索引，则默认为 np.arrange(n)。
dtype	dtype表示数据类型，如果没有提供，则会自动判断得出。
copy	表示对 data 进行拷贝，默认为 False。

我们也可以使用数组、字典、标量值或者 Python 对象来创建 Series 对象。下面展示了创建 Series 对象的不同方法：

1) 创建一个空Series对象

使用以下方法可以创建一个空的 Series 对象，如下所示：

import pandas as pd
#输出数据为空
s = pd.Series()
print(s)

输出结果如下：

Series([], dtype: float64)

2) ndarray创建Series对象

ndarray 是 NumPy 中的数组类型，当 data 是 ndarry 时，传递的索引必须具有与数组相同的长度。假如没有给 index 参数传参，在默认情况下，索引值将使用是 range(n) 生成，其中 n 代表数组长度，如下所示：

[0,1,2,3…. range(len(array))-1]

使用默认索引，创建 Series 序列对象：

import pandas as pdimport numpy as npdata = np.array(['a','b','c','d'])s = pd.Series(data)print (s)

输出结果如下：

0   a
1   b
2   c
3   d
dtype: object

上述示例中没有传递任何索引，所以索引默认从 0 开始分配 ，其索引范围为 0 到len(data)-1，即 0 到 3。这种设置方式被称为“隐式索引”。

除了上述方法外，你也可以使用“显式索引”的方法定义索引标签，示例如下：

import pandas as pdimport numpy as npdata = np.array(['a','b','c','d'])#自定义索引标签（即显示索引）s = pd.Series(data,index=[100,101,102,103])print(s)

输出结果：

100  a
101  b
102  c
103  d
dtype: object

3) dict创建Series对象

您可以把 dict 作为输入数据。如果没有传入索引时会按照字典的键来构造索引；反之，当传递了索引时需要将索引标签与字典中的值一一对应。

下面两组示例分别对上述两种情况做了演示。

示例1，没有传递索引时：

import pandas as pdimport numpy as npdata = {'a' : 0., 'b' : 1., 'c' : 2.}s = pd.Series(data)print(s)

输出结果：

a 0.0
b 1.0
c 2.0
dtype: float64

示例 2，为index参数传递索引时：

import pandas as pdimport numpy as npdata = {'a' : 0., 'b' : 1., 'c' : 2.}s = pd.Series(data,index=['b','c','d','a'])print(s)

输出结果：

b 1.0
c 2.0
d NaN
a 0.0
dtype: float64

当传递的索引值无法找到与其对应的值时，使用 NaN（非数字）填充。

4) 标量创建Series对象

如果 data 是标量值，则必须提供索引，示例如下：

import pandas as pdimport numpy as nps = pd.Series(5, index=[0, 1, 2, 3])print(s)

输出如下：

0  5
1  5
2  5
3  5
dtype: int64

标量值按照 index 的数量进行重复，并与其一一对应。

访问Series数据

上述讲解了创建 Series 对象的多种方式，那么我们应该如何访问 Series 序列中元素呢？分为两种方式，一种是位置索引访问；另一种是索引标签访问。

1) 位置索引访问

这种访问方式与 ndarray 和 list 相同，使用元素自身的下标进行访问。我们知道数组的索引计数从 0 开始，这表示第一个元素存储在第 0 个索引位置上，以此类推，就可以获得 Series 序列中的每个元素。下面看一组简单的示例：

import pandas as pds = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])print(s[0])  #位置下标print(s['a']) #标签下标

输出结果：

1
1

通过切片的方式访问 Series 序列中的数据，示例如下：

import pandas as pds = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])print(s[:3])

输出结果：

a  1
b  2
c  3
dtype: int64

如果想要获取最后三个元素，也可以使用下面的方式：

import pandas as pds = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])print(s[-3:])

输出结果：

c  3
d  4
e  5
dtype: int64

2) 索引标签访问

Series 类似于固定大小的 dict，把 index 中的索引标签当做 key，而把 Series 序列中的元素值当做 value，然后通过 index 索引标签来访问或者修改元素值。

示例1，使用索标签访问单个元素值：

import pandas as pds = pd.Series([6,7,8,9,10],index = ['a','b','c','d','e'])print(s['a']）

输出结果：

6

示例 2，使用索引标签访问多个元素值

import pandas as pds = pd.Series([6,7,8,9,10],index = ['a','b','c','d','e'])print(s[['a','c','d']])

输出结果：

a    6
c    8
d    9
dtype: int64

示例3，如果使用了 index 中不包含的标签，则会触发异常：

import pandas as pds = pd.Series([6,7,8,9,10],index = ['a','b','c','d','e'])#不包含f值print(s['f'])

输出结果：

......
KeyError: 'f'

Series常用属性

下面我们介绍 Series 的常用属性和方法。在下表列出了 Series 对象的常用属性。

名称	属性
axes	以列表的形式返回所有行索引标签。
dtype	返回对象的数据类型。
empty	返回一个空的 Series 对象。
ndim	返回输入数据的维数。
size	返回输入数据的元素数量。
values	以 ndarray 的形式返回 Series 对象。
index	返回一个RangeIndex对象，用来描述索引的取值范围。

现在创建一个 Series 对象，并演示如何使用上述表格中的属性。如下所示：

import pandas as pdimport numpy as nps = pd.Series(np.random.randn(5))print(s)

输出结果：

0    0.898097
1    0.730210
2    2.307401
3   -1.723065
4    0.346728
dtype: float64

上述示例的行索引标签是 [0,1,2,3,4]。

1) axes

import pandas as pdimport numpy as nps = pd.Series(np.random.randn(5))print ("The axes are:")print(s.axes)

输出结果

The axes are:
[RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)]

2) dtype

import pandas as pdimport numpy as nps = pd.Series(np.random.randn(5))print ("The dtype is:")print(s.dtype)

输出结果：

The dtype is:
float64

3) empty

返回一个布尔值，用于判断数据对象是否为空。示例如下：

import pandas as pdimport numpy as nps = pd.Series(np.random.randn(5))print("是否为空对象?")print (s.empty)

输出结果：

是否为空对象?
False

4) ndim

查看序列的维数。根据定义，Series 是一维数据结构，因此它始终返回 1。

import pandas as pdimport numpy as nps = pd.Series(np.random.randn(5))print (s)print (s.ndim)

输出结果：

0    0.311485
1    1.748860
2   -0.022721
3   -0.129223
4   -0.489824
dtype: float64
1

5) size

返回 Series 对象的大小(长度)。

import pandas as pdimport numpy as nps = pd.Series(np.random.randn(3))print (s)#series的长度大小print(s.size)

输出结果：

0   -1.866261
1   -0.636726
2    0.586037
dtype: float64
3

6) values

以数组的形式返回 Series 对象中的数据。

import pandas as pdimport numpy as nps = pd.Series(np.random.randn(6))print(s)print("输出series中数据")print(s.values)

输出结果：

0   -0.502100
1    0.696194
2   -0.982063
3    0.416430
4   -1.384514
5    0.444303
dtype: float64
输出series中数据
[-0.50210028  0.69619407 -0.98206327  0.41642976 -1.38451433  0.44430257]

7) index

该属性用来查看 Series 中索引的取值范围。示例如下：

#显示索引import pandas as pds=pd.Series([1,2,5,8],index=['a','b','c','d'])print(s.index)#隐式索引s1=pd.Series([1,2,5,8])print(s1.index)

输出结果：

隐式索引：
Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')
显示索引：
RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

Series常用方法

1) head()&tail()查看数据

如果想要查看 Series 的某一部分数据，可以使用 head() 或者 tail() 方法。其中 head() 返回前 n 行数据，默认显示前 5 行数据。示例如下：

import pandas as pdimport numpy as nps = pd.Series(np.random.randn(5))print ("The original series is:")print (s)#返回前三行数据print (s.head(3))

输出结果：

原系列输出结果:
0    1.249679
1    0.636487
2   -0.987621
3    0.999613
4    1.607751
head(3)输出：
dtype: float64
0    1.249679
1    0.636487
2   -0.987621
dtype: float64

tail() 返回的是后 n 行数据，默认为后 5 行。示例如下：

import pandas as pdimport numpy as nps = pd.Series(np.random.randn(4))#原seriesprint(s)#输出后两行数据print (s.tail(2))

输出结果：

原Series输出：
0    0.053340
1    2.165836
2   -0.719175
3   -0.035178
输出后两行数据：
dtype: float64
2   -0.719175
3   -0.035178
dtype: float64

2) isnull()&nonull()检测缺失值

isnull() 和 nonull() 用于检测 Series 中的缺失值。所谓缺失值，顾名思义就是值不存在、丢失、缺少。

• isnull()：如果为值不存在或者缺失，则返回 True。
• notnull()：如果值不存在或者缺失，则返回 False。

其实不难理解，在实际的数据分析任物中，数据的收集往往要经历一个繁琐的过程。在这个过程中难免会因为一些不可抗力，或者人为因素导致数据丢失的现象。这时，我们可以使用相应的方法对缺失值进行处理，比如均值插值、数据补齐等方法。上述两个方法就是帮助我们检测是否存在缺失值。示例如下：

import pandas as pd#None代表缺失数据s=pd.Series([1,2,5,None])print(pd.isnull(s))  #是空值返回Trueprint(pd.notnull(s)) #空值返回False

输出结果：

0    False
1    False
2    False
3     True
dtype: bool

notnull():
0     True
1     True
2     True
3    False
dtype: bool

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小结

Pandas Series入门丨Pandas数据分析基础(3) 就到这了如果觉得博主的文章还不错的话，请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦

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