構建

Series可以使用以下建構函式建立

# data : 資料來源，ndarray、list、dic、常量等
# index : 索引，唯一和雜湊等，與資料的長度相同
# dtype : 指定資料型別，預設系統推斷資料型別
# copy : 複製資料，預設為 Flase
pd.Series( data, index, dtype, copy)

• 建立空 系列

s = pd.Series()
print(s)
'''Series([], dtype: float64)'''

• 通過 ndarray

s = pd.Series(np.array(['a','b','c']))
print(s)
'''
0    a
1    b
2    c
dtype: object'''
 

• 通過 list

s = pd.Series(['1','a','3',2])
print(s)
'''
0    1
1    a
2    3
3    2
dtype: object'''

• 通過 dic 字典

# 字典的 key 即為標籤
dic = {'name':'luo', 'age':25, 'sex':'F'}
s = pd.Series(dic)
print(s)
'''
age      25
name    luo
sex       F
dtype: object'''

• 通過 標量

s = pd.Series(2, index=[0, 1, 2])
print(s)
'''
0    2
1    2
2    2
dtype: int64'''
 

指定下標

s = pd.Series(np.arange(3), index=list('ABC'))
print(s)
'''
A    0
B    1
C    2
dtype: int64'''

獲取資料

資料以上面例子中的 s 為例

• 通過 索引

data = s[1]
print('通過索引取值：{}'.format(data))
'''通過索引取值：1'''

如果系列存在標籤索引，我們也可以通過標籤取值

• 通過 標籤

a. 陣列式

data = s[['B','A']]     
print('通過標籤取值：\n{}'.format(data))
'''
通過標籤取值：
B    1
A    0
dtype: int64'''
 

b. 切片式

data = s['A':'C']       
print('通過標籤取值：\n{}'.format(data))
'''
A    0
B    1
C    2
dtype: int64'''