pandas資料型別之Series的具體使用

2022-08-07 22:00:52

Series型別

當我們說excel中某一個列段的資料時（單獨的一列), 說第幾個資料，我們一般會說，是第幾行的資料，那麼，可見雖然它是一個一維的資料，但是還有索引的。
Series資料的預設索引為0,1,2,3,4,5…，也稱位置索引或隱式索引。自定義索引後，稱為標籤索引，可以用位置索引和標籤存取Series。

Series的三種建立方式

通過陣列建立Series

import pandas as pd
import numpy as np
s1 = pd.Series([1,2,3,'tom',True])
s2 = pd.Series(range(0, 10, 1))
print(s1)
print(s2)
print(type(s1), type(s2))

建立指定索引列的Series

索引為陣列

s1 = pd.Series([1,2], index=["a", "b"])
s2 = pd.Series(range(10,15,1), index=list('ngjur'))
s3 = pd.Series(range(100,110,2), index=range(4,9,1))
print(s1)
print(s2)
print(s3)
print(s1["a"], s1[1])    #位置索引從0開始
print(s2["r"], s2[-2])   #位置索引從0開始，可以用和列表同樣的索引存取方式，-1表示最後一個元素
print(s3[4])    #當定義的索引為數位時,會覆蓋之前位置索引的方式，也就是說s3[0]到s3[3],s3[-1]將不能再存取。

a 1
b 2
dtype: int64
n 10
g 11
j 12
u 13
r 14
dtype: int64
4 100
5 102
6 104
7 106
8 108
dtype: int64
1 2
14 13
100

使用字典建立

key為標籤索引，value為series的每個元素的值

s1 = pd.Series({'tom':'001', 'jack':'002'})
print(s1)

tom 001
jack 002
dtype: object

標量建立Series物件

如果data是標量值，則必須提供索引

s1 = pd.Series(5, [0, 1, 2, "a"])
print(s1[[1, "a"]])

1 5
a 5
dtype: int64

Series的常見操作

Series的值存取

series_name[],[]內可以為單個位置索引或者標籤索引，也可以為位置切片或者標籤切片，也可以為位置索引列表或者標籤索引列表

s1 = pd.Series({'tom':'001', 'jack':'002', "Jim":"003"})
s2 = s1[["tom", "jack"]]    #使用標籤索引列表
s3 = s1[0:3]  # 使用位置切片
s4 = s1["tom":"Jim"]    #使用標籤切片
s5 = s1[[0,1]]
print("s1-----n", s1["tom"], type(s1[1]))  
print("s2-----n", s2, type(s2))  #使用標籤索引列表
print("s3-----n", s3, type(s3))  #使用位置切片
print("s4-----n", s4, type(s4))  #使用標籤切片
print("s5-----n", s5, type(s5))  #使用位置索引列表

s1-----
001 <class 'str'>
s2-----
tom 001
jack 002
dtype: object <class 'pandas.core.series.Series'>
s3-----
tom 001
jack 002
Jim 003
dtype: object <class 'pandas.core.series.Series'>
s4-----
tom 001
jack 002
Jim 003
dtype: object <class 'pandas.core.series.Series'>
s5-----
tom 001
jack 002
dtype: object <class 'pandas.core.series.Series'>

存取整個series

series_name.values屬性
返回numpy.ndarray型別

s1 = pd.Series({'tom':'001', 'jack':'002', "Jim":"003"})
s2 = s1.values
print("s2-----n", s2, type(s2))  
s3 = pd.Series({'tom':90, 'jack':40, "Jim":100})

s2-----
['001' '002' '003'] <class 'numpy.ndarray'>
s2-----
[ 90 40 100] <class 'numpy.ndarray'>

獲取索引列

series_name.index
s1 = pd.Series(['tom', 'jack', "Jim"], [90, 100, 60])
print("s1-----n", s1, type(s1))
s1_index = s1.index
print("s1_index-----n", s1_index, type(s1_index))
print("s1_name:", s1.name)

s1-----
90 tom
100 jack
60 Jim
dtype: object <class 'pandas.core.series.Series'>
s1_index-----
Int64Index([90, 100, 60], dtype='int64') <class 'pandas.core.indexes.numeric.Int64Index'>
s1_name----- None

設定名稱

如果 Series 用於生成 DataFrame，則 Series 的名稱將成為其索引或列名稱

s1 = pd.Series(np.arange(5), name='ABC',index=['a','b','c','d','e'])
print(s1)

a 0
b 1
c 2
d 3
e 4
Name: ABC, dtype: int32

Series資料編輯

Series資料刪除

使用series_name.drop()，指明index，可以為標籤索引，或者多個標籤索引多個組成的列表，不能為位置索引，或者切片

Series資料刪除

drop方法

s1 = pd.Series(np.arange(5), name='A',index=['a','b','c','d','e'])
print(s1)
# 單個值刪除，指明標籤索引
s1.drop('c',inplace=False)    #inplace為False不改變原s1的內容
print("刪除單個值，不改變s1:n",s1)
# 多個值刪除，指明標籤索引列表
s1.drop(['c','e'],inplace=False)

a 0
b 1
c 2
d 3
e 4
Name: A, dtype: int32
刪除單個值，不改變s1:
a 0
b 1
c 2
d 3
e 4
Name: A, dtype: int32

a 0
b 1
d 3
Name: A, dtype: int32

# multiindex值的刪除
midx = pd.MultiIndex(levels=[['lama', 'cow', 'falcon'],
                             ['speed', 'weight', 'length']],
                     codes=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2],
                            [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]])
s1 = pd.Series([45, 200, 1.2, 30, 250, 1.5, 320, 1, 0.3],
              index=midx)
print(s1)
s1.drop(labels='weight', level=1)

lama speed 45.0
weight 200.0
length 1.2
cow speed 30.0
weight 250.0
length 1.5
falcon speed 320.0
weight 1.0
length 0.3
dtype: float64

lama speed 45.0
length 1.2
cow speed 30.0
length 1.5
falcon speed 320.0
length 0.3
dtype: float64

pop方法

pop(x), 指定要pop的標籤索引

s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=["a", "b", "c"])
s1.pop("a")
print(s1)

b 2
c 3
dtype: int64

del方法

del s1[x], 指定要刪除的嗎標籤索引
s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=["a", "b", "c"])
del s1["a"]
print(s1)

b 2
c 3
dtype: int64

Series資料新增

類似於字典中元素的新增方式

s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=["a", "b", "c"])
s1["d"] = 4
print(s1)

a 1
b 2
c 3
d 4
dtype: int64

append方法

Pandas Series.append()函數用於連線兩個或多個系列物件, 原物件並不改變, 這個和列表不同。
Series.append(to_append, ignore_index=False, verify_integrity=False)
- to_append: 系列或系列列表/元組
- ignore_indexd: 如果為True，則不要使用索引標籤果為True，則在建立具有重複項的索引時引發異常

s1 =pd.Series(["北京", "上海", "臺灣", "香港"])
index_list =["a", "b", "c", "d"]
s1.index = index_list
print("s1-----------n", s1)
s2 = pd.Series({"e": "廣州", "f": "深圳"})
print("s2-----------n", s2)
s3 = s1.append(s2)
print("s3-----------n", s3)
print(s1)
s4 = s1.append(s2, ignore_index=True)
print("s4-----------n", s4)

s1-----------
a 北京
b 上海
c 臺灣
d 香港
dtype: object
s2-----------
e 廣州
f 深圳
dtype: object
s3-----------
a 北京
b 上海
c 臺灣
d 香港
e 廣州
f 深圳
dtype: object
a 北京
b 上海
c 臺灣
d 香港
dtype: object
s4-----------
0 北京
1 上海
2 臺灣
3 香港
4 廣州
5 深圳
dtype: object