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              Pandas數據結構詳解 PDF 下載


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              時間:2020-07-17 12:22來源:http://www.luygg.com 作者:小鋒  侵權舉報
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              簡介
              Series 是一個帶有 名稱 和索引的一維數組,既然是數組,肯定要說到的就是數組中的元素類型,在 Series 中包含的數據類型可以是整數、浮點、字符
              串、Python對象等。
              假定有一個場景是:存儲一些用戶的信息,暫時只包括年齡信息。
              我們可以通過 Series 來存儲,這里我們通過 Series 存儲了四個年齡:18/30/25/40,只需將要存儲的數據構建成一個數組,然后賦值給data參數即可。
              In [2]: # 存儲了 4 個年齡:18/30/25/40
              user_age = pd.Series(data=[18, 30, 25, 40])
              user_age
              executed in 49ms, finished 15:22:11 2018-06-04
              Out[2]: 0 18
              1 30
              2 25
              3 40
              dtype: int64
              可以看到,已經正確將多個年齡存儲到 Series 中了,你可能會想,單獨存儲了年齡有什么用,我怎么知道這個年齡屬于哪個用戶呢?
              我們可以通過 Series 的 index(索引)來解決這個問題。由于有四個年齡,自然地也需要四個姓名,所以我們需要構建一個與 data 長度相同的數組,
              然后通過下面的操作即可滿足要求。
              In [3]: user_age.index = ["Tom", "Bob", "Mary", "James"]
              user_age
              executed in 30ms, finished 15:22:11 2018-06-04
              Out[3]: Tom 18
              Bob 30
              Mary 25
              James 40
              dtype: int64
              你看,現在姓名與年齡已經完全對應上了。雖然說我們自己知道 Tom/Bob 這些是姓名,但是別人不知道啊,我們怎么告訴他人呢?
              要想讓別人知道,我們可以為 index 起個名字。
              In [4]: user_age.index.name = "name"
              user_age
              executed in 35ms, finished 15:22:11 2018-06-04
              Out[4]: name
              Tom 18
              Bob 30
              Mary 25
              James 40
              dtype: int64
              可能你還會想,如果別人在看我寫的代碼,怎么能快速的知道我這寫的到底是什么玩意呢?
              別急,就像我們給index起名字一樣,我們也可以給 Series 起個名字。
              In [5]: user_age.name="user_age_info"
              user_age
              executed in 22ms, finished 15:22:11 2018-06-04
              Out[5]: name
              Tom 18
              Bob 30
              Mary 25
              James 40
              Name: user_age_info, dtype: int64
              通過上面一系列的操作,我們對 Series 的結構上有了基本的了解,簡單來說,一個 Series 包括了 data、index 以及 name。
              上面的操作非常方便做演示來使用,如果想要快速實現上面的功能,可以通過以下方式來實現。
              In [6]: # 構建索引
              name = pd.Index(["Tom", "Bob", "Mary", "James"], name="name")
              # 構建 Series
              user_age = pd.Series(data=[18, 30, 25, 40], index=name, name="user_age_info")
              user_age
              executed in 23ms, finished 15:22:11 2018-06-04
              Out[6]: name
              Tom 18
              Bob 30
              Mary 25
              James 40
              Name: user_age_info, dtype: int64
              另外,需要說明的是我們在構造 Series 的時候,并沒有設定每個元素的數據類型,這個時候,pandas 會自動判斷一個數據類型,并作為 Series 的類
              型。
              當然了,我們也可以自己手動指定數據類型。
              In [7]: # 指定類型為浮點型
              user_age = pd.Series(data=[18, 30, 25, 40], index=name, name="user_age_info", dtype=float)
              user_age
              executed in 25ms, finished 15:22:11 2018-06-04
              Out[7]: name
              Tom 18.0
              Bob 30.0
              Mary 25.0
              James 40.0
              Name: user_age_info, dtype: float64
              Series 像什么
              Series 包含了 dict 的特點,也就意味著可以使用與 dict 類似的一些操作。我們可以將 index 中的元素看成是 dict 中的 key。

               

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