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秦路天善智能python学习笔记-pandas的Series

 
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import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series([1,2,3,4])
print(type(s),s)
'''
<class 'pandas.core.series.Series'>
0    1
1    2
2    3
3    4
dtype: int64
'''
print(s.index)  # RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)
print(s[3])  # 4 和列表一样可以切片

# 改变索引
s = pd.Series([1,2,3,4],index = ["a","b","c","d"])
print(s)
'''
a    1
b    2
c    3
d    4
dtype: int64
'''
print(s["b"],s[1])  # 2 2 通过索引可以直接切片找到相对应的数据

print(s[["a","c","b"]])  # 多个索引同时
'''
a    1
c    3
b    2
dtype: int64
'''
s[["a","c","b"]] = [4,5,6]  # 直接修改对应索引的值
print(s)
'''
a    4
b    6
c    5
d    4
dtype: int64
'''
print(s.astype('str'))
'''
a    4
b    6
c    5
d    4
dtype: object
'''

dict1 = {"name":"haha","age":12}
s1 = pd.Series(dict1)  # 字典转换成Series
print(s1)
'''
name    haha
age       12
dtype: object
'''
s2 = pd.Series(dict1,index=["name","123","age"])  # 字典转换成Series修改索引
print(s2)  # 这里自动补全了123索引的数据为NaN,所以不用担心影响到之前的数据
'''
name    haha
123      NaN
age       12
dtype: object
'''

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