创建Pandas Series详细示例介绍

Pandas Series是一维标记数组, 能够保存任何类型的数据(整数, 字符串, 浮点数, python对象等)。轴标签统称为编号.

标签不必是唯一的, 但必须是可哈希的类型。该对象同时支持基于整数和基于标签的索引, 并提供了许多用于执行涉及索引的操作的方法。

创建一个空Series：

可以创建的基本Series是空Series。

# import pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating empty series
ser = pd.Series()
  
print (ser)

输出：

Series([], dtype: float64)

从数组创建序列：

为了从数组创建序列, 我们必须导入一个numpy模块, 并且必须使用array()函数。

# import pandas as pd
import pandas as pd
  
# import numpy as np
import numpy as np
  
# simple array
data = np.array([ 'g' , 'e' , 'e' , 'k' , 's' ])
  
ser = pd.Series(data)
print (ser)

输出：

从带有索引的数组创建序列：

为了从具有索引的数组创建序列, 我们必须为索引提供与数组中相同数量的元素。

# import pandas as pd
import pandas as pd
  
# import numpy as np
import numpy as np
  
# simple array
data = np.array([ 'g' , 'e' , 'e' , 'k' , 's' ])
  
# providing an index
ser = pd.Series(data, index = [ 10 , 11 , 12 , 13 , 14 ])
print (ser)

输出：

从列表创建Series

:

为了从列表创建Series, 我们必须先创建一个列表, 然后才能从列表创建Series。

import pandas as pd
  
# a simple list
list = [ 'g' , 'e' , 'e' , 'k' , 's' ]
   
# create series form a list
ser = pd.Series( list )
print (ser)

输出：

从字典创建Series

:

为了从字典创建Series, 我们必须首先创建字典, 然后才能使用字典创建Series。字典键用于构造索引。

import pandas as pd
   
# a simple dictionary
dict = { 'Geeks' : 10 , 'for' : 20 , 'geeks' : 30 }
   
# create series from dictionary
ser = pd.Series( dict )
   
print (ser)

输出：

根据标量值创建序列：

为了从标量值创建序列, 必须提供索引。标量值将重复以匹配索引的长度。

import pandas as pd
  
import numpy as np
  
# giving a scalar value with index
ser = pd.Series( 10 , index = [ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ])
  
print (ser)

输出：

使用NumPy函数创建Series

:

为了使用numpy函数创建Series, 我们可以使用不同的numpy函数, 例如

numpy.linspace()

,

numpy.random.radn()

.

# import pandas and numpy 
import pandas as pd 
import numpy as np 
    
# series with numpy linspace()  
ser1 = pd.Series(np.linspace( 3 , 33 , 3 )) 
print (ser1) 
    
# series with numpy linspace() 
ser2 = pd.Series(np.linspace( 1 , 100 , 10 )) 
print ( "\n" , ser2)

输出：

首先, 你的面试准备可通过以下方式增强你的数据结构概念：Python DS课程。

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