创建 Pandas Series|极客教程

创建 Pandas Series

Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库，它提供了高效的数据结构和数据分析工具。在 Pandas 中，Series 是一种一维的数据结构，可以存储任何类型的数据（整数、字符串、浮点数、Python 对象等）。Series 基本上是一个带有标签的数组。本文将详细介绍如何创建 Pandas Series，并提供多个示例代码来展示不同的创建方法。

1. 从列表创建 Series

从列表创建 Series 是最直接的方法。你只需要传递一个列表给 pd.Series() 方法。

import pandas as pd

data = [1, 2, 3, 4, 5]
series = pd.Series(data)
print(series)

Output:

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2. 使用索引

在创建 Series 时，你可以通过 index 参数指定索引。

import pandas as pd

data = [1, 2, 3, 4, 5]
index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
series = pd.Series(data, index=index)
print(series)

Output:

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3. 从字典创建 Series

当从字典创建 Series 时，字典的键将自动成为 Series 的索引。

import pandas as pd

data = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
series = pd.Series(data)
print(series)

Output:

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4. 从标量值创建 Series

如果数据是一个标量值，你可以通过指定索引来创建一个 Series，该 Series 会重复该标量值。

import pandas as pd

data = 'pandasdataframe.com'
index = [0, 1, 2, 3]
series = pd.Series(data, index=index)
print(series)

Output:

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5. 使用 NumPy 数组创建 Series

Pandas 与 NumPy 紧密集成，你可以使用 NumPy 数组来创建 Series。

import pandas as pd
import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
series = pd.Series(data)
print(series)

Output:

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6. 指定 dtype

在创建 Series 时，你可以通过 dtype 参数指定数据类型。

import pandas as pd

data = [1, 2, 3, 4, 5]
series = pd.Series(data, dtype=float)
print(series)

Output:

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7. 使用日期作为索引

日期经常用作时间序列数据的索引。你可以使用 Pandas 的日期范围生成器 pd.date_range() 来创建日期索引。

import pandas as pd

dates = pd.date_range(start='20230101', periods=5)
data = [1, 2, 3, 4, 5]
series = pd.Series(data, index=dates)
print(series)

Output:

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8. 从文件读取数据创建 Series

你可以直接从文件（如 CSV 文件）读取数据创建 Series。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('pandasdataframe.com.csv', usecols=[0], squeeze=True)
print(data)

9. 复制 Series

有时你可能需要复制一个 Series，可以使用 copy() 方法。

import pandas as pd

data = [1, 2, 3, 4, 5]
series = pd.Series(data)
new_series = series.copy()
print(new_series)

Output:

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10. 使用 apply 方法

apply() 方法允许你对 Series 中的每个元素应用一个函数。

import pandas as pd

data = [1, 2, 3, 4, 5]
series = pd.Series(data)
new_series = series.apply(lambda x: x**2)
print(new_series)

Output:

创建 Pandas Series

以上是创建和操作 Pandas Series 的一些基本方法。通过这些示例，你可以看到 Pandas 提供的灵活性和强大功能，使得数据处理变得更加简单和高效。

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