python获取数组中大于某一阈值的那些索引值_python学习-pandas系列

python - pandas学习 Series

import 

Series 是带标签的一维数组，可存储整数、浮点数、字符串、Python 对象等类型的数据。轴标签统称为索引。

# Series 包含四部分

1. Series的生成

# 通过list生成

• 通过list生成Series, 如指定index, 则len(list) == len(index) 长度相等

# 通过字典生成

• 注： 不指定index，则会把dict的key作为index, 若指定index, index中对应的key会存在（a, b）; index中未对应的Key则补NaN ('d'); dict的其他元素忽略('c')

# 通过数值生成

1. Series的数据类型

Series存储的数据类型： float64, int64, object 。 Series会自动统一数据类型

1. Series的数据查看

# 首先 准备生成一个关于基金数据的Series

• 注意 Series 含扩展类型时，Series.values 无法判断到底是该返回 NumPy array，还是返回 ExtensionArray。而 Series.array 则只返回 ExtensionArray，且不会复制数据。Series.to_numpy() 则返回 NumPy 数组，其代价是需要复制、并强制转换数据的值（若值都是浮点数，to_numpy() 的操作会很快，而且不复制数据。）。 最好使用Series.array方法

describe() 可以快速查看数据的统计摘要

print

4. 选择查看值

# 获取某一具体值

• 注：pandas的数据结构都有显示索引和隐式索引， 对Series而言，显示索引就是index, 它的用法就像dict， pandas的loc和at都是使用显示索引。隐式索引就像list的下标索引，pandas的iloc和iat都是使用隐式索引
• loc，iloc既可以取多值，也可以取单一数值，而at，iat只能取单一数值

# 切片

• 选择、设置标准 Python / Numpy 的表达式已经非常直观，但还是推荐优化过的 Pandas 数据访问方法：.at、.iat、.loc 和 .iloc。

5. 布尔索引

布尔索引像filter函数一样，返回True的内容

# 找出单位净值大于1.5的内容

6. 赋值操作

# fund 的日期有缺失，现在补齐这些日期

7. 缺失值处理

# 1、删除缺失值

8.方法与函数

• 字符串方法-- Series 的 str 属性包含一组字符串处理功能，如下列代码所示。注意，str 的模式匹配默认使用正则表达式

s 

• 结合

s 

• 追加

s