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Pandas 系列

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什么是系列？

Pandas 系列就像表中的一列。

它是一个保存任何类型数据的一维数组。

示例

从列表创建一个简单的 Pandas 系列：

import pandas as pd

a = [1, 7, 2]

myvar = pd.Series(a)

print(myvar)
亲自试一试 »

标签

如果未指定任何其他内容，则这些值将标有其索引号。第一个值的索引为 0，第二个值的索引为 1，依此类推。

该标签可用于访问指定值。

示例

返回系列的第一个值：

print(myvar[0])
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创建标签

随着index参数，您可以命名自己的标签。

示例

创建您自己的标签：

import pandas as pd

a = [1, 7, 2]

myvar = pd.Series(a, index = ["x", "y", "z"])

print(myvar)
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创建标签后，您可以通过引用标签来访问项目。

示例

返回"y"的值：

print(myvar["y"])
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作为系列的键/值对象

创建系列时，您还可以使用键/值对象，例如字典。

示例

从字典创建一个简单的 Pandas 系列：

import pandas as pd

calories = {"day1": 420, "day2": 380, "day3": 390}

myvar = pd.Series(calories)

print(myvar)
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笔记：字典的键成为标签。

要仅选择字典中的某些项目，请使用index参数并仅指定要包含在系列中的项目。

示例

仅使用 "day1" 和 "day2" 中的数据创建系列：

import pandas as pd

calories = {"day1": 420, "day2": 380, "day3": 390}

myvar = pd.Series(calories, index = ["day1", "day2"])

print(myvar)
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数据框

Pandas 中的数据集通常是多维表，称为 DataFrame。

Series 就像一列，DataFrame 就是整个表。

示例

从两个系列创建一个 DataFrame：

import pandas as pd

data = {
  "calories": [420, 380, 390],
  "duration": [50, 40, 45]
}

myvar = pd.DataFrame(data)

print(myvar)
亲自试一试 »

您将了解下一章的 DataFrames。

通过练习测试一下

练习:

插入正确的 Pandas 方法来创建系列。

pd.(mylist)

开始练习

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