学习pandas中的series函数用法

一、介绍

pandas是一种基于Python的数据分析工具，提供了快速、灵活、可靠的数据处理和整理能力，特别适合处理结构化和混杂数据。而Series是pandas中最基本的数据类型，它类似于一维数组。

在数据分析过程中，经常需要对数据进行预处理、清洗、统计等操作，pandas中的Series函数提供了非常方便的方法。了解Series的函数用法，可以让我们更加高效地完成相关任务。

二、Series函数用法

1. 创建Series

在pandas中，我们可以使用Series()函数来创建一个Series对象，它可以接收以下参数：

• data：可以是列表、numpy数组、字典或标量；
• index：是可选参数，如果不指定则默认为从0开始的数字索引；
• dtype：是可选参数，指定数据类型；
• copy：是可选参数，如果为True，则复制数据。

下面是一个创建Series对象的例子：

import pandas as pd

# 用列表创建Series
s = pd.Series([1, 3, 5, 7, 9])
print(s)

运行结果如下：

0    1
1    3
2    5
3    7
4    9
dtype: int64

我们可以看到，这里创建了一个1、3、5、7、9组成的Series对象，它的索引从0开始。通过指定index参数，我们可以自定义索引，例如：

# 指定索引创建Series
s = pd.Series([1, 3, 5, 7, 9], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(s)

运行结果如下：

a    1
b    3
c    5
d    7
e    9
dtype: int64

我们可以发现，这里的索引被改为了a、b、c、d、e。

2. 访问Series

我们可以使用索引来访问Series对象中的数据，例如：

# 访问Series中的数据
print(s['b'])

运行结果是3：

3

也可以使用整数索引来访问Series中的数据，例如：

# 访问Series中的数据
print(s[1])

运行结果同样是3：

3

3. 运算操作

在Series中，我们可以对数据进行各种运算操作。

例如，我们可以使用apply()函数对Series中的每个元素应用指定的函数：

# 运用apply()函数
s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
print(s.apply(lambda x: x ** 2))

运行结果如下：

0     1
1     4
2     9
3    16
dtype: int64

我们还可以对两个Series对象进行运算操作。例如，我们可以将两个Series对象相加：

s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4])
s2 = pd.Series([5, 6, 7, 8])
print(s1 + s2)

运行结果如下：

0     6
1     8
2    10
3    12
dtype: int64

4. 数据清洗

在处理数据的过程中，我们经常需要进行数据清洗操作，例如删除重复的数据、空值等。Series提供了一些函数来支持这些操作。

例如，我们可以使用drop_duplicates()函数来删除重复的元素：

s = pd.Series([1, 2, 3, 3, 4, 4, 5])
s = s.drop_duplicates()
print(s)

运行结果如下：

0    1
1    2
2    3
4    4
6    5
dtype: int64

我们还可以使用dropna()函数来删除含有空值的元素：

s = pd.Series([1, 2, None, 4])
s = s.dropna()
print(s)

运行结果如下：

0    1.0
1    2.0
3    4.0
dtype: float64

三、小结

pandas中的Series函数提供了一些基本的数据处理和清洗能力，能够帮助我们更加高效地完成数据分析任务。在实际使用中，我们可以根据需求选择不同的函数来完成相应的操作。