约定第一行代码

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame

Series

Series属性及方法

• Series一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率.

一个简单的列子

ser1=Series([4,12,-12,-4])
ser1

代码结果

0    4
1    12
2   -12
3   -4
dtype: int64

• 通常，我们自己就可以创建索引：

ser2=Series([4,12,-12,-4],index=['b','c','a','d'])
ser2

代码结果

b    4
c    12
a   -12
d   -4
dtype: int64

values和index

• Series有两个很最要的属性values和index,分别获取内容和索引

values

ser1.values

代码结果

array([ 4, 12, -12, -4], dtype=int64)

index

ser1.index

代码结果

RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

可将字典转换为Series

dict={"red":100,"black":400,"green":300,"pink":900}
ser3 = Series(dict)
ser

代码结果

black    400
green    300
pink     900
red      100
dtype: int64

pandas的isnull和nonull可检测缺失数据

isnull

pd.isnull(ser3)

代码结果

purple    False
brown     False
glod      False
blue      False
Name: values, dtype: bool
### notnull ###

pd.notnull(ser3)

代码结果

purple    True
brown     True
glod      True
blue      True
Name: values, dtype: bool