Pandas Series如何添加元素

在本文中，我们将介绍如何在Pandas Series中添加元素。Pandas是一个基于NumPy的库，用于数据操纵和分析。在Pandas中，Series是一种基本数据结构，用于存储一维数组，同时为每个数据项分配标签。与Python列表相比，Pandas Series允许对数据进行更加高效的操作，因为它们是基于NumPy的，而NumPy中的数组能够更好的处理数值运算。所以，使用Pandas Series时，我们可能需要添加元素到已有的Series中。

阅读更多：Pandas 教程

创建Pandas Series

首先我们来创建一个简单的Pandas Series作为例子：

import pandas as pd
ser = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
print(ser)

输出结果为：

a    1
b    2
c    3
dtype: int64

上述代码中，我们传入了一个列表作为数据源，同时指定了每一项的标签索引，这样就创建了一个Pandas Series。

索引和切片

首先，我们需要了解Pandas Series的索引和切片操作，要对Series进行添加操作，我们需要知道如何定位需要添加的位置。

如上述例子所示，我们创建Series时指定了索引，可以通过标签索引获取数据项的值，同样可以通过这些标签判断对应位置：

print('a' in ser)          # True
print('d' in ser)          # False

print(ser['b'])            # 2
print(ser[['a', 'c']])     # a    1   c    3   dtype: int64

通过索引和标签也可以对Series进行切片：

# 切片
print(ser['a':'c'])        # a    1   b    2   c    3   dtype: int64

# 逆序切片
print(ser[::-1])           # c    3   b    2   a    1   dtype: int64

添加元素

一旦创建了Series对象，就可以向其中添加元素。Pandas Series提供了很多方法来添加新的元素。

使用索引添加元素

使用 loc 进行索引添加是一种常见的方法。loc可以通过标签来添加元素。 loc[索引名称] = 值，可以添加一项。

# 使用 loc 来添加一个新项
ser.loc['d'] = 4
print(ser)                 # a    1   b    2   c    3   d    4   dtype: int64

使用append添加元素

append 方法允许我们在末尾添加元素。这个方法的返回值是一个新的对象，必须接收它，否则添加不会成功。

# 使用 append 进行添加
ser = ser.append(pd.Series([5], index=['e']))
print(ser)                 # a    1   b    2   c    3   d    4   e    5   dtype: int64

使用set_value添加元素

set_value 方法可以为已存在的元素赋值或新建元素并附加到Pandas Series末尾。

# 使用 set_value 来添加一个新的元素
ser = ser.set_value('f', 6)
print(ser)                 # a    1   b    2   c    3   d    4   e    5   f    6   dtype: int64

使用at和iat添加元素

at 和 iat 可以为特定的索引位置添加值。at 是基于标签的索引，而 iat 是基于位置的索引。

# 使用 at 来添加新项
ser.at['g'] = 7
print(ser)                 # a    1   b    2   c    3   d    4   e5   f    6   g    7   dtype: int64

# 使用 iat 来添加新项
ser.iat[7] = 8
print(ser)                 # a    1   b    2   c    3   d    4   e    5   f    6   g    8   dtype: int64