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📜  创建Pandas Series

📅  最后修改于: 2020-04-21 12:47:53             🧑  作者: Mango

Pandas Series是一维标记数组，能够保存任何类型的数据(整数，字符串，浮点数，Python对象等)。轴标签统称为index。
标签不必是唯一的，但必须是可哈希的类型。该对象同时支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多用于执行涉及索引的操作的方法。

创建空Series：
可以创建的基本Series是“空Series“。

# 导入pandas
import pandas as pd
# 创建空series
ser = pd.Series()
print(ser)

输出：

Series([], dtype: float64)

从数组创建序列：
为了从数组创建序列，我们必须导入numpy模块并必须使用array()函数。

# 导入pandas
import pandas as pd
import numpy as np
# 简单数组
data = np.array(['g', 'e', 'e', 'k', 's'])
ser = pd.Series(data)
print(ser)

输出：

从带有索引的数组创建序列：
为了从带有索引的数组创建序列，我们必须为index提供与数组中相同数量的元素。

# 导入pandas
import pandas as pd
import numpy as np
# 简单数组
data = np.array(['g', 'e', 'e', 'k', 's'])
# 提供索引
ser = pd.Series(data, index =[10, 11, 12, 13, 14])
print(ser)

输出：


从列表创建Series：
为了从列表创建Series，我们必须首先创建一个列表，然后才能从列表创建系列。

import pandas as pd
# 一个简单的list
list = ['g', 'e', 'e', 'k', 's']
# 从列表创建Series
ser = pd.Series(list)
print(ser)

输出：


从字典创建Series：
为了从字典创建Series，我们必须首先创建字典，然后才能使用字典创建Series。字典键用于构造索引。

import pandas as pd
# 一个简单的字典
dict = {'Geeks' : 10,
        'for' : 20,
        'geeks' : 30}
# 从字典创建系列
ser = pd.Series(dict)
print(ser)

输出：


从标量值创建Series：
为了从标量值创建序列，必须提供索引。标量值将重复以匹配索引的长度

import pandas as pd
import numpy as np
# 用索引给出标量值
ser = pd.Series(10, index =[0, 1, 2, 3, 4, 5])
print(ser)

输出：


使用NumPy函数创建序列：
为了使用numpy函数创建序列，我们可以使用numpy的其他函数，例如 numpy.linspace()， numpy.random.radn()。

# 导入模块
import pandas as pd
import numpy as np

ser1 = pd.Series(np.linspace(3, 33, 3))
print(ser1)

ser2 = pd.Series(np.linspace(1, 100, 10))
print("\n", ser2)

输出：