Pandas 数据结构 - Series

Pandas Series 类似表格中的一个列（column），类似于一维数组，可以保存任何数据类型。

Series 的数据结构是非常有用的，因为它可以处理各种数据类型，同时保持了高效的数据操作能力。

Series 特点：

• 一维数组：Series是一维的，这意味着它只有一个轴（或维度），类似于 Python 中的列表。

• 索引： 每个 Series 都有一个索引，它可以是整数、字符串、日期等类型。如果不指定索引，Pandas 将默认创建一个从 0 开始的整数索引。

• 数据类型： Series 可以容纳不同数据类型的元素，包括整数、浮点数、字符串、Python 对象等。

• 大小不变性：Series 的大小在创建后是不变的，但可以通过某些操作（如 append 或 delete）来改变。

• 操作：Series 支持各种操作，如数学运算、统计分析、字符串处理等。

• 缺失数据：Series 可以包含缺失数据，Pandas 使用NaN（Not a Number）来表示缺失或无值。

Series 是 Pandas 中的一种基本数据结构，类似于一维数组或列表，但具有标签（索引），使得数据在处理和分析时更具灵活性。

以下是关于 Pandas 中的 Series 的详细介绍。

创建 Series

可以使用 pd.Series() 构造函数创建一个 Series 对象，传递一个数据数组（可以是列表、NumPy 数组等）和一个可选的索引数组。

pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False)

参数说明：

• data：Series 的数据部分，可以是列表、数组、字典、标量值等。如果不提供此参数，则创建一个空的 Series。
• index：Series 的索引部分，用于对数据进行标记。可以是列表、数组、索引对象等。如果不提供此参数，则创建一个默认的整数索引。
• dtype：指定 Series 的数据类型。可以是 NumPy 的数据类型，例如 np.int64、np.float64 等。如果不提供此参数，则根据数据自动推断数据类型。
• name：Series 的名称，用于标识 Series 对象。如果提供了此参数，则创建的 Series 对象将具有指定的名称。
• copy：是否复制数据。默认为 False，表示不复制数据。如果设置为 True，则复制输入的数据。
• fastpath：是否启用快速路径。默认为 False。启用快速路径可能会在某些情况下提高性能。

创建一个简单的 Series 实例：

输出结果如下：

从上图可知，如果没有指定索引，索引值就从 0 开始，我们可以根据索引值读取数据：

输出结果如下：

2

我们可以指定索引值，如下实例：

输出结果如下：

根据索引值读取数据:

输出结果如下：

Runoob

我们也可以使用 key/value 对象，类似字典来创建 Series：

输出结果如下：

从上图可知，字典的 key 变成了索引值。

如果我们只需要字典中的一部分数据，只需要指定需要数据的索引即可，如下实例：

输出结果如下：

设置 Series 名称参数：

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更多 Series 说明

使用列表、字典或数组创建一个默认索引的 Series。

# 使用列表创建 Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4])

# 使用 NumPy 数组创建 Series
s = pd.Series(np.array([1, 2, 3, 4]))

# 使用字典创建 Series
s = pd.Series({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4})

基本操作：

# 指定索引创建 Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])

# 获取值
value = s[2]  # 获取索引为2的值
print(s['a'])  # 返回索引标签 'a' 对应的元素

# 获取多个值
subset = s[1:4]  # 获取索引为1到3的值

# 使用自定义索引
value = s['b']  # 获取索引为'b'的值

# 索引和值的对应关系
for index, value in s.items():
    print(f"Index: {index}, Value: {value}")


# 使用切片语法来访问 Series 的一部分
print(s['a':'c'])  # 返回索引标签 'a' 到 'c' 之间的元素
print(s[:3])  # 返回前三个元素

# 为特定的索引标签赋值
s['a'] = 10  # 将索引标签 'a' 对应的元素修改为 10

# 通过赋值给新的索引标签来添加元素
s['e'] = 5  # 在 Series 中添加一个新的元素，索引标签为 'e'

# 使用 del 删除指定索引标签的元素。
del s['a']  # 删除索引标签 'a' 对应的元素

# 使用 drop 方法删除一个或多个索引标签，并返回一个新的 Series。
s_dropped = s.drop(['b'])  # 返回一个删除了索引标签 'b' 的新 Series

基本运算：

# 算术运算
result = series * 2  # 所有元素乘以2

# 过滤
filtered_series = series[series > 2]  # 选择大于2的元素

# 数学函数
import numpy as np
result = np.sqrt(series)  # 对每个元素取平方根

计算统计数据：使用 Series 的方法来计算描述性统计。

print(s.sum())  # 输出 Series 的总和
print(s.mean())  # 输出 Series 的平均值
print(s.max())  # 输出 Series 的最大值
print(s.min())  # 输出 Series 的最小值
print(s.std())  # 输出 Series 的标准差

属性和方法：

# 获取索引
index = s.index

# 获取值数组
values = s.values

# 获取描述统计信息
stats = s.describe()

# 获取最大值和最小值的索引
max_index = s.idxmax()
min_index = s.idxmin()

# 其他属性和方法
print(s.dtype)   # 数据类型
print(s.shape)   # 形状
print(s.size)    # 元素个数
print(s.head())  # 前几个元素，默认是前 5 个
print(s.tail())  # 后几个元素，默认是后 5 个
print(s.sum())   # 求和
print(s.mean())  # 平均值
print(s.std())   # 标准差
print(s.min())   # 最小值
print(s.max())   # 最大值

使用布尔表达式：根据条件过滤 Series。

print(s > 2)  # 返回一个布尔 Series，其中的元素值大于 2

查看数据类型：使用 dtype 属性查看 Series 的数据类型。

print(s.dtype)  # 输出 Series 的数据类型

转换数据类型：使用 astype 方法将 Series 转换为另一种数据类型。

s = s.astype('float64')  # 将 Series 中的所有元素转换为 float64 类型

注意事项：

• Series 中的数据是有序的。
• 可以将 Series 视为带有索引的一维数组。
• 索引可以是唯一的，但不是必须的。
• 数据可以是标量、列表、NumPy 数组等。