创建序列对象

  • 转换字典：使用Series()方法将字典转换成为序列对象，字典的key会自动成为series的index。
  • 转换列表：则生产的序列对象会自动赋予index值。

从上可以看出，Series的下标类型同时为 数字和字符串。

转换字典

  1. sdata = {'Ohio': 35000, 'Texas': 71000, 'Oregon':16000, 'Utah': 5000}
  2. s0 = pd.Series(sdata)
  3. print('利用字典生成的序列对象\n',s0)
  4. print("显示该数据结构类型",type(s0))
  5. s1 = pd.Series([6, 1, 2, 9])
  6. print('利用列表生成的序列对象\n',s1)
  1. 利用字典生成的序列对象
  2. Ohio      35000
  3. Texas     71000
  4. Oregon    16000
  5. Utah       5000
  6. dtype: int64
  7. 显示该数据结构类型 <class 'pandas.core.series.Series'>
  8. 利用列表生成的序列对象
  9. 0    6
  10. 1    1
  11. 2    2
  12. 3    9
  13. dtype: int64

转换列表

默认索引。为0,1,2…

  1. s11 = pd.Series([6, 1, 2, 9])
  2. s1
  1. 0    6
  2. 1    1
  3. 2    2
  4. 3    9
  5. dtype: int64

添加字符索引。通过指定index为series增加索引。

  1. s1 = pd.Series([6, 1, 2, 9],index=['a','b','c','d'])
  2. s1
  1. a    6
  2. b    1
  3. c    2
  4. d    9
  5. dtype: int64

添加数字索引。

  1. s12 = pd.Series([6, 1, 2, 9], index=[10,11,12,13])
  2. s12
  1. 10    6
  2. 11    1
  3. 12    2
  4. 13    9
  5. dtype: int64
  1. s12.drop(10)
  1. 11    1
  2. 12    2
  3. 13    9
  4. dtype: int64