pythonpdSeries添加⾏_pd.Series的基本操作1. 查看名称, 重命名
.rename()⽅法, 重命名
.name
.name⽅法, 查看Series的名称. .rename()
import
数据类型为字符串, 原Series名称不变
2. 查看Series头部数据, 尾部数据
.tail()⽅法, 查看Series尾部(后⼏个)数据
.head()
.head()⽅法, 查看Series头部(前⼏个)数据. .tail()
import
3. Series数据索引 [超级重要]
3.0. 查看索引
import
3.1 标签索引
import
如果index中不含索引的标签, 则返回NaN值
# 按属性，索引元素
3.2 下标索引
位置下标从0开始. 第⼀个元素下标索引为0
import pandas as pd
lst=[1,2,3]
s = pd.Series(lst,index=list("abc"))
print(s)
print(s[-2],type(s[1])) # 索引倒数第2个元素，并查看数据类型print(s[[1,2]]) # 索引下标索引为1和2的元素
3.3 切⽚索引
import
切⽚索引与python中的list切⽚索引操作相同
import
3.4 布尔型索引
对Series进⾏判断, 可以⽣成布尔型的Series
布尔型索引, 保留⽣成的布尔型的Series中值为True的import
.isnull()
.isnull()⽅法, 判断是否为空值
import
.notnull()⽅法, 判断是否⾮空值, ⽤法同上
.notnull()
3.5. 重新索引
import
4. Series排序
.sort_values()⽅法, 按值排序. .sort_index()
.sort_index()⽅法, 按索引排序. .sort_values()isnull的用法
import
4. Series对齐
Series之间的运算会按照index标签, ⾃动对齐, 与顺序⽆关. import
5. 添加
5.1 标签索引添加
import
5.2 .append(⽅法)添加
import
6. 修改
标签索引修改
import
7.删除
.drop()⽅法
import
详解
只索引单个元素时, 索引值必须包含在index中
import pandas as pd
lst=[1,2,3]
s = pd.Series(lst,index=list("abc"))
print(s)
print(s[["缺"]]) # index标签为"缺"的元素，组成的Series
print(s["缺"]) # index标签为"缺"的元素，由于不包含，所以报错
得到Series, 由于不包含, 所以返回NaN值
部分报错内容, ⼤意就是index⾥没有*缺*这个key
纯数字的index, 不能⽤下标索引. python会认为是标签
import pandas as pd
lst=[1,2,3]
s = pd.Series(lst,index=[1,2,3])
print(s)
print(s[1]) # 索引标签为1的元素，得到单个元素

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