Pandas 将数据框转换为系列
在本文中,我们将介绍如何使用 Pandas 将 Pandas 数据框转换为 Pandas 系列。在数据分析中,时常需要将数据框中的某一列单独提取出来进行操作,此时就需要转换为 Pandas 系列。
阅读更多:Pandas 教程
什么是 Pandas 系列?
Pandas 系列是一维数组,可以存储任何数据类型(整数、字符串、浮点数、Python 对象等)。每个元素都有一个索引,与其他 Python 序列不同的是,Pandas 系列可以根据标签进行索引。
示例:
输出:
将 Pandas 数据框转换为 Pandas 系列非常简单,只需要对数据框进行索引即可。
转换原理
在 Pandas 中,数据框使用二维 NumPy 数组存储数据,而 Pandas 系列则使用一维的 NumPy 数组。当我们对数据框进行索引时,Pandas 会将该列转换为 Pandas 系列并返回。
如果要同时获取多个列,可以将列名放入列表中进行索引。
示例:计算均值
我们使用以下数据框示例:
我们获取 Age 列并计算均值:
输出:
修改索引
在 Pandas 中可以使用 set_index()
方法更改 Pandas 系列的索引为数据框的其他列。
总结
将 Pandas 数据框转换为 Pandas 系列非常简单,只需要对数据框进行索引即可。采用 Pandas 系列能够在数据分析和处理过程中提高效率和准确度,因此值得掌握。同时,我们还介绍了如何计算 Pandas 系列的均值和修改 Pandas 系列的索引。