03. 创建 Pandas Series

创建 Pandas Series

Pandas 1 V1

Pandas series 是一个像数组一样的 一维 对象,可以存储很多类型的数据,例如数字或字符串。Pandas Series 和 NumPy ndarray 之间的主要区别之一是你可以为 Pandas Series 中的每个元素分配索引标签。换句话说,你可以为 Pandas Series 索引指定任何名称。Pandas Series 和 NumPy ndarrays 之间的另一个明显区别是 Pandas Series 可以存储不同类型的数据。

我们先在 Python 中导入 Pandas。通常,我们使用 pd 导入 Pandas。因此,你可以在 Jupyter Notebook 中输入以下命令,导入 Pandas:

import pandas as pd

我们先创建一个 Pandas Series。你可以使用 pd.Series(data, index) 命令创建 Pandas Series,其中 index 是一个索引标签列表。我们使用 Pandas Series 存储一个购物清单。我们将使用食品条目作为索引标签,使用购买数量作为数据。

# We import Pandas as pd into Python
import pandas as pd

# We create a Pandas Series that stores a grocery list
groceries = pd.Series(data = [30, 6, 'Yes', 'No'], index = ['eggs', 'apples', 'milk', 'bread'])

# We display the Groceries Pandas Series
groceries

eggs           30
apples         6
milk         Yes
bread       No
dtype: object

可以看出 Pandas Series 的显示方式为:第一列是索引,第二列是数据。注意,数据的索引不是从 0 到 3,而是采用我们设置的食品名称,即鸡蛋、苹果、等…此外注意,我们的 Pandas Series 中的数据既包括整数,又包括字符串。

和 NumPy ndarray 一样,通过 Pandas Series 的一些属性,我们可以轻松地获取 series 中的信息。我们来看一些属性:

# We print some information about Groceries
print('Groceries has shape:', groceries.shape)
print('Groceries has dimension:', groceries.ndim)
print('Groceries has a total of', groceries.size, 'elements')

Groceries has shape: (4,)
Groceries has dimension: 1
Groceries has a total of 4 elements

我们还可以单独输出 Pandas Series 的索引标签和数据。如果你不知道 Pandas Series 的索引标签是什么,这种方法就很有用。

# We print the index and data of Groceries
print('The data in Groceries is:', groceries.values)
print('The index of Groceries is:', groceries.index)

The data in Groceries is: [30 6 'Yes' 'No']
The index of Groceries is: Index(['eggs', 'apples', 'milk', 'bread'], dtype='object')

如果你处理的是非常庞大的 Pandas Series,并且不清楚是否存在某个索引标签,可以使用 in 命令检查是否存在该标签:

# We check whether bananas is a food item (an index) in Groceries
x = 'bananas' in groceries

# We check whether bread is a food item (an index) in Groceries
y = 'bread' in groceries

# We print the results
print('Is bananas an index label in Groceries:', x)
print('Is bread an index label in Groceries:', y)

Is bananas an index label in Groceries: False
Is bread an index label in Groceries: True