9. Series 的构造

1.Series

Series是一种类似于一维数组的对象,由下面两个部分组成:
      #values :-组数据(ndarray类型)

       #index :相关的数据索引标签

一维数组:有序的数据类型相同的集合

Series: 一维数组的强化版,增加了像字典一样的key-value的访问机制,同时也保留了数组的索引访问。
字典:无序的集合。Series是有序的

?

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#数据分析三剑客 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import matplotlib as mpl

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Series的创建

两种创建方式:
        (1)由列表或numpy数组创建

                 默认索引为0到N-1的整数型索引d?
               还可以通过设置index参数指定索引

        特别地,由ndarray创建的是引用,而不是副木,对Series元素的改变也会改变原来的ndarray对象中的元素。(列表没有这种情,况)

1.（1）由列表或numpy数组创建

        

?

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#使用numpy, array构造 arr = np.ones(shape=5) s1 = Series(arr) s1

0    1.0
1    1.0
2    1.0
3    1.0
4    1.0
dtype: float64

?

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<br>#列表方式创建<br>#如果没有手动指定显式索引,则使用隐式索引自动填充 names = ['TOM', 'lucy', 'jack', 'mery']     #value index = ["keyl","key2", "key3", "key4"]     #显式索引 s2 = Series (data=names, index=index) s2

keyl     TOM
key2    lucy
key3    jack
key4    mery
dtype: object

 

   （2）由字典创建

?

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#由字典创建 dic= {"k1":"tom",  "k3":"mery","k2":"lucy"} s3=Series(data=dic)    #这里没有index，#index的优先级要高于字典的键值对的优先级， #s3 = Series (data-dic, index=["key1", "key3"])，如果填了index，以index为准 s3 #字典是无序的，Series是有序的，输出结果按key做了有序处理

k1     tom
k3    mery
k2    lucy
dtype: object