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  • pandas数组(pandas Series)-(2)

     pandas Series 比 numpy array 要强大很多,体现在很多方面

    首先, pandas Series 有一些方法,比如:

     describe 方法可以给出 Series 的一些分析数据:

    import pandas as pd
    
    s =  pd.Series([1,2,3,4])
    d = s.describe()
    print(d)
    count    4.000000
    mean     2.500000
    std      1.290994
    min      1.000000
    25%      1.750000
    50%      2.500000
    75%      3.250000
    max      4.000000
    dtype: float64

    其次, pandas Series 和 numpy array  最大的区别是,  pandas Series有'索引'这一概念:

    创建 pandas Series的时候,可以包含一个作为索引值的数组:

    life = pd.Series([74.7, 75., 80., 72.8], index=['city1', 'city2', 'city3', 'city4'])
    print(life)

    其中 ['city1', 'city2', 'city3', 'city4']数组就是索引数组,会被作为 life   Series 的索引值:

    city1    74.7
    city2    75.0
    city3    80.0
    city4    72.8
    dtype: float64

     pandas Series 像是 list 与 dict 的结合, list 是有序的,按照位置0,1,2,3...来获取对应位置的元素, dict 是无序的,通过 key 来获取对应的元素, pandas Series 既有序,又有索引 key , 可以通过 key 来获取元素:

    print(life['city1'])
    
    # 结果 74.7

    也可以通过位置索引来获取元素:

    print(life[0])
    
    # 结果 74.7

    为了更好的区分位置索引和 key 索引, pandas Series 提供了两个方法:

    print(life.loc['city1'])
    print(life.iloc[0])

     loc 传入 key 索引值, iloc 传入位置索引值.

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/liulangmao/p/9206810.html
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