一、实战场景
实战场景:Pandas中Series的创建和数据类型转换,Series的创建和数据类型转换,Series 类似于一维数组与字典(map)数据结构的结合,由索引和数据组成。
二、主要知识点
- 文件读写
- 基础语法
- Pandas的Series对象
- DataFrame
- Pandas
- numpy
三、菜鸟实战
1、创建 python 文件,用Numpy创建Series
- #用Numpy创建Series
- import numpy as np
- import pandas as pd
-
- s = pd.Series( np.arange(10, 100, 10), # 数值:10~90,间隔10 index=np.arange(101, 110), # 索引:101~109,间隔1,不包含最后一个数字 dtype='float' # 类型:float64
- )
- print(s)
运行结果:
101 10.0
102 20.0
103 30.0
104 40.0
105 50.0
106 60.0
107 70.0
108 80.0
109 90.0
dtype: float64
2、转换Series的数据类型
- #转换Series的数据类型
- import pandas as pd
-
- s = pd.Series( data=["001", "002", "003", "004"], index=list("abcd")
- )
-
- # s = s.astype(int) 两种方法
- s = s.map(int) #int是函数
-
- print(s)
运行结果:
a 1
b 2
c 3
d 4
dtype: int64
四、补充
实战场景:
实战场景:Pandas中Series与数据list如何互相转换,Pandas的Series对象变成数据list,Series 类似于一维数组与字典(map)数据结构的结合,由索引和数据组成
主要知识点:
- 文件读写 基础语法
- Pandas
- Pandas的Series对象
- 互相转换
实战:
1、创建 python 文件,数据list,变成Pandas的Series对象
- #使用Pandas
- #把数据list,变成Pandas的Series对象
- #把Series输出到命令行
- import pandas as pd #引入pandas包
-
- courses = ["张三", "李四", "赵五", "李六"] #初始化对象
-
- data = pd.Series(data=courses) #Series本身有一个参数
-
- print(data)
运行结果 :
0 张三
1 李四
2 赵五
3 李六
2、数据dict变成Pandas的Series对象
- #使用Pandas
- #把数据dict,变成Pandas的Series对象
- #把Series输出到命令行
- import pandas as pd
-
- grades = {"语文": 80, "数学": 90, "英语": 85, "计算机": 100}
-
- data = pd.Series(data=grades)
-
- print(data)
运行结果 :
语文 80
数学 90
英语 85
计算机 100
3、把Pandas的Series对象变成数据list
- #使用Pandas
- #把Pandas的Series对象变成数据list
- #把list输出到命令行
- import pandas as pd
-
- grades = {"语文": 80, "数学": 90, "英语": 85, "计算机": 100}
- data = pd.Series(data=grades)
-
- numbers = data.tolist() #Series的值转换成list
- print(numbers)
运行结果 :
[80, 90, 85, 100]
到此这篇关于Pandas中Series的创建及数据类型转换的文章就介绍到这了,更多相关Pandas Series 内容请搜索w3xue以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持w3xue!