系列方法怎么在Python3.5中使用 - 行业资讯 - 肥雀云

　　介绍

本篇文章为大家展示了系列方法怎么在Python3.5中使用,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

1,熊猫模块引入与基本数据结构

2系列的创建

# !/usr/bin/env python 　　#,- *安康;编码:utf-8 - * 　　#作者:ZhengzhengLiu 　　　　#模块引入　　import numpy as np 　　import pandas as pd 　　得到pandas import 系列,DataFrame 　　　　# 1.系列通过numpy一维数组创建　　打印(“=========系列通过numpy一维数组创建==========? 　　时间=arr np.array ([1、2、3、4、5)) 　　时间=s1 pd.Series (arr) 　　打印(s1) 　　打印(s1.index) 　　打印(s1.values) 　　　　# 2.系列直接通过一维数组创建　　打印(“=========系列直接通过一维数组创建==========? 　　时间=s2 pd.Series([38 10.5, 20日,40]) 　　打印(s2) 　　#修改索引值　　s2.index =,(& # 39;一个# 39;& # 39;b # 39;, & # 39; c # 39;, & # 39; d # 39;】　　打印(s2) 　　　　#系列通过一维数组创建,可以在创建的同时自定义索引值, 　　#,也可以之后通过赋值的形式去修改　　打印(“=========系列创建的同时自定义索引值和数据类型==========? 　　时间=s3 pd.Series (data=https://www.yisu.com/zixun/(89、78、90、87), dtype=np.float64, 　　指数=['语文”、“数学”,“英语”,“科学的)) 　　打印(s3) 　　　　# 3.系列通过字典创建,字典的键对应索引,值对应数据　　打印(“=========系列通过字典创建==========") 　　dict={“a”: 1、“b”: 2,“c”: 3,“d”: 4} 　　s4=pd.Series(东西) 　　打印(s4)

运行结果:

=========系列通过numpy一维数组创建==========
0,,,1
1,,,2
2,,,3
3,,,4
4,,,5
dtype: int32
RangeIndex(=0开始,停止=5,步骤=1)
(1 2 3 4 5)
=========系列直接通过一维数组创建==========
0,,,10.5
1,,,20.0
2,,,38.0
3,,,40.0
dtype: float64
a ,,10.5
b ,,20.0
c ,,38.0
d ,,40.0
dtype: float64
=========系列创建的同时自定义索引值和数据类型==========
语文,,,89.0
数学,,,78.0
英语,,,90.0
科学,,,87.0
dtype: float64
=========系列通过字典创建==========
a ,,1
b ,,2
c ,,3
d ,,4
dtype: int64

3系列值的获取

#模块引入　　import numpy as np 　　import pandas as pd 　　得到pandas import 系列,DataFrame 　　　　# 4.系列值的获取　　打印(“=========系列值的获?=========? 　　时间=s2 pd.Series([38 10.5, 20日,40]) 　　#修改索引值　　s2.index =,(& # 39;一个# 39;& # 39;b # 39;, & # 39; c # 39;, & # 39; d # 39;】　　打印(s2) 　　打印(s2[0]),,,, #方括号+下标值的形式获取系列值　　print (s2 [“a"]),,, #方括号+索引的形式获取系列值
运行结果:

=========系列值的获?=========
a ,,10.5
b ,,20.0
c ,,38.0
d ,,40.0
dtype: float64
10.5 10.5

4系列运算

#模块引入　　import numpy as np 　　import pandas as pd 　　得到pandas import 系列,DataFrame 　　　　# 5.系列值的运算　　#系列中元素级别的运算结果,包含索引值并且键值关系保持不变　　打印(“=========系列值的运算==========? 　　时间=s6 pd.Series({& # 39;一个# 39;:1 & # 39;b # 39;: 2,“c": 3,“d": 4}) 　　打印(s6) 　　打印(“=========打印系列大于2的值==========? 　　打印(s6 (s6> 2)) 　　打印(“=========打印系列的值除以2==========? 　　打印(s6/2) 　　　　# numpy中的通用函数在系列中也支持　　s7=, pd.Series ([1、2、3、4]) 　　打印(np.exp (s7)
系列方法怎么在Python3.5中使用