Series常用函数

Series序列的创建及索引的创建

不带索引创建序列

obj = Series([4, 7, -5, 3])
print(obj)

-----------
0    4
1    7
2   -5
3    3
dtype: int64

获取序列的值和索引

print(obj.values)
print(obj.index)

-----------
[ 4  7 -5  3]
RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

另外添加索引

obj.index = ['Bob', 'Steve', 'Jeff', 'Ryan']
print(obj)

-----------
Bob      4
Steve    7
Jeff    -5
Ryan     3
dtype: int64

创建带索引的序列
带index参数创建序列可以自定义索引

obj2 = Series([4, 7, -5, 3], index=['d', 'b', 'a', 'c'])

-----------
d    4
b    7
a   -5
c    3
dtype: int64

再来检查一下索引

print(obj2.index)

-----------
Index(['d', 'b', 'a', 'c'], dtype='object')

Series序列的基本操作

使用索引访问值、赋值

print(obj2['a'])
obj2['d'] = 6
print(obj2[['c', 'a', 'd']])

-----------
3
c    3
a   -5
d    6
dtype: int64

按条件访问值

print(obj2[obj2 > 0])

-----------
d    6
b    7
c    3
dtype: int64

直接对序列进行运算，会影响整个序列

print(obj2*2)

-----------
d    12
b    14
a   -10
c     6
dtype: int64

判断索引是否在序列中存在

print('a' in obj2)

-----------
True

用字典创建序列，会自动生成索引(字典的key)

sdata = {'Ohio': 35000, 'Texas': 71000, 'Oregon': 16000, 'Utah': 5000}
obj4 = Series(sdata)
print(obj4)

-----------
Ohio      35000
Texas     71000
Oregon    16000
Utah       5000
dtype: int64

判断序列中是否存在空值

print(obj4.isnull())

-----------
Ohio      False
Texas     False
Oregon    False
Utah      False
dtype: bool

两个序列相加，如果两个序列存在不同的索引，那么两个序列单独拥有的索引的值将被清空为NaN，其他共有的索引的值相加

sdata = {'Ohio': 35000, 'Texas': 71000, 'Oregon': 16000, 'aaa': 5000}
obj5 = Series(sdata)
print(obj4 + obj5)

-----------
Ohio       70000.0
Oregon     32000.0
Texas     142000.0
Utah           NaN
aaa            NaN
dtype: float64

排序

序列按索引和值排序

obj4.sort_index(ascending=True)  # ascending是否升序排
print(obj4)
obj4.sort_values(ascending=True)
print(obj4)

-----------
state
Ohio      35000
Texas     71000
Oregon    16000
Utah       5000
Name: population, dtype: int64
state
Ohio      35000
Texas     71000
Oregon    16000
Utah       5000
Name: population, dtype: int64