Pandas知識點(diǎn)-Series數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)介紹

一、Series數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)介紹

# coding=utf-8
import pandas as pd


df = pd.read_csv('600519.csv', encoding='gbk')
data = df['收盤價(jià)']
print(data)
print(type(data))

<class 'pandas.core.series.Series'>

二、創(chuàng)建Series和DataFrame

1. 創(chuàng)建Series

s1 = pd.Series({'a': 10, 'b': 20, 'c': 30, 'd': 40})
print(s1)
print(type(s1))

a    10
b    20
c    30
d    40
dtype: int64
<class 'pandas.core.series.Series'>

import numpy as np


s2 = pd.Series(np.random.rand(5), index=[alpha for alpha in 'abcde'])
print(s2)
print(type(s2))

a    0.269565
b    0.520705
c    0.419913
d    0.182670
e    0.031500
dtype: float64
<class 'pandas.core.series.Series'>

實(shí)例化一個(gè)Pandas中的Series類對象，即可創(chuàng)建出一個(gè)Series數(shù)據(jù)。傳入Series中的數(shù)據(jù)時(shí)，可以傳入一個(gè)字典，每個(gè)鍵值對的key是行索引，value是對應(yīng)的數(shù)據(jù)，如上面的s1。也可以傳入一個(gè)一維數(shù)組，然后用index參數(shù)設(shè)置行索引，不設(shè)置行索引時(shí)默認(rèn)為數(shù)值型索引，即從0開始的整數(shù)，如上面的s2。

df1 = pd.DataFrame({
    'one': s2,
    'two': pd.Series(np.random.rand(4), index=[alpha for alpha in 'abcd'])
})
print(df1)
print(type(df1))

        one       two
a  0.988763  0.592909
b  0.093969  0.674316
c  0.593211  0.253496
d  0.374765  0.565424
e  0.850890       NaN
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 3), index=pd.date_range('1/1/2021', periods=3), columns=['one', 'two', 'three'])
print(df2)
print(type(df2))

                 one       two     three
2021-01-01  0.736518 -0.012771  0.459488
2021-01-02  0.665910  0.700380 -1.124228
2021-01-03 -0.418457 -1.907136 -0.207422
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

三、Series的基本屬性

df = pd.read_csv('600519.csv', encoding='gbk')
s = df['漲跌幅']
print(s.index)

RangeIndex(start=0, stop=4726, step=1)

df = pd.read_csv('600519.csv', encoding='gbk')
s = df['漲跌幅']
print(s.values)
print(type(s.values))
print(s.array)

['-0.4452' '-4.9981' '5.8854' ... '-1.3022' '3.685' '13.2526']
<class 'numpy.ndarray'>
<PandasArray>
['-0.4452', '-4.9981',  '5.8854',  '3.6993',  '2.4125', '-0.3382',  '5.9792',
  '2.0937',  '1.6915', '-0.3242',
 ...
 '-2.7793', '-1.9765', '-0.0534',  '1.2706', '-0.2965', '-0.2426',  '1.9791',
 '-1.3022',   '3.685', '13.2526']
Length: 4726, dtype: object

df = pd.read_csv('600519.csv', encoding='gbk')
s = df['漲跌幅']
print("形狀：", s.shape)
s2 = s.T
print("轉(zhuǎn)置后形狀：", s2.shape)

形狀：(4726,)
轉(zhuǎn)置后形狀：(4726,)

四、Series的索引設(shè)置

df = pd.read_csv('600519.csv', encoding='gbk')
s = df['漲跌幅'].head(3)
print(s)
s.index = [alpha for alpha in 'abc']
print(s)

0    -0.4452
1    -4.9981
2     5.8854
Name: 漲跌幅, dtype: object
a    -0.4452
b    -4.9981
c     5.8854
Name: 漲跌幅, dtype: object

s2 = s.reset_index()
print(s2)
print(type(s2))
s3 = s.reset_index(drop=True)
print(s3)
print(type(s3))

  index      漲跌幅
0     a  -0.4452
1     b  -4.9981
2     c   5.8854
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
0    -0.4452
1    -4.9981
2     5.8854
Name: 漲跌幅, dtype: object
<class 'pandas.core.series.Series'>