Python Pandas - Serie

Series ist ein eindimensional beschriftetes Array, das Daten aller Art (Integer-, String-, Float-, Python-Objekte usw.) aufnehmen kann. Die Achsenbeschriftungen werden zusammen als Index bezeichnet.

pandas.Series

Eine Pandas-Serie kann mit dem folgenden Konstruktor erstellt werden:

pandas.Series( data, index, dtype, copy)

Die Parameter des Konstruktors sind wie folgt:

Sr.Nr.	Parameter & Beschreibung
1	data Daten haben verschiedene Formen wie ndarray, list, constants
2	index Indexwerte müssen eindeutig und hashbar sein und dieselbe Länge wie Daten haben. Standardnp.arrange(n) wenn kein Index übergeben wird.
3	dtype dtype ist für den Datentyp. Wenn Keine, wird der Datentyp abgeleitet
4	copy Daten kopieren. Standard False

Eine Serie kann mit verschiedenen Eingaben wie - erstellt werden

Array
Dict
Skalarwert oder Konstante

Erstellen Sie eine leere Serie

Eine Basisserie, die erstellt werden kann, ist eine leere Serie.

Beispiel

#import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
s = pd.Series()
print s

Es ist output ist wie folgt -

Series([], dtype: float64)

Erstellen Sie eine Serie aus ndarray

Wenn es sich bei den Daten um ein ndarray handelt, muss der übergebene Index dieselbe Länge haben. Wenn kein Index übergeben wird, ist dies standardmäßig der Indexrange(n) wo n ist die Array-Länge, dh [0,1,2,3…. range(len(array))-1].

Beispiel 1

#import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
import numpy as np
data = np.array(['a','b','c','d'])
s = pd.Series(data)
print s

Es ist output ist wie folgt -

0   a
1   b
2   c
3   d
dtype: object

Wir haben keinen Index übergeben, daher wurden standardmäßig die Indizes von 0 bis zugewiesen len(data)-1dh 0 bis 3.

Beispiel 2

#import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
import numpy as np
data = np.array(['a','b','c','d'])
s = pd.Series(data,index=[100,101,102,103])
print s

Es ist output ist wie folgt -

100  a
101  b
102  c
103  d
dtype: object

Wir haben hier die Indexwerte übergeben. Jetzt können wir die benutzerdefinierten indizierten Werte in der Ausgabe sehen.

Erstellen Sie eine Serie aus dict

EIN dictkann als Eingabe übergeben werden. Wenn kein Index angegeben ist, werden die Wörterbuchschlüssel in einer sortierten Reihenfolge verwendet, um einen Index zu erstellen. Wennindex übergeben wird, werden die Werte in Daten, die den Beschriftungen im Index entsprechen, herausgezogen.

Beispiel 1

#import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'a' : 0., 'b' : 1., 'c' : 2.}
s = pd.Series(data)
print s

Es ist output ist wie folgt -

a 0.0
b 1.0
c 2.0
dtype: float64

Observe - Wörterbuchschlüssel werden zum Erstellen eines Index verwendet.

Beispiel 2

#import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'a' : 0., 'b' : 1., 'c' : 2.}
s = pd.Series(data,index=['b','c','d','a'])
print s

Es ist output ist wie folgt -

b 1.0
c 2.0
d NaN
a 0.0
dtype: float64

Observe - Die Indexreihenfolge bleibt bestehen und das fehlende Element wird mit NaN (Not a Number) gefüllt.

Erstellen Sie eine Serie aus Scalar

Wenn Daten ein Skalarwert sind, muss ein Index angegeben werden. Der Wert wird wiederholt, um der Länge von zu entsprechenindex

#import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series(5, index=[0, 1, 2, 3])
print s

Es ist output ist wie folgt -

0  5
1  5
2  5
3  5
dtype: int64

Zugriff auf Daten aus Serien mit Position

Auf Daten in der Reihe kann ähnlich wie in einem zugegriffen werden ndarray.

Beispiel 1

Rufen Sie das erste Element ab. Wie wir bereits wissen, beginnt die Zählung für das Array bei Null, was bedeutet, dass das erste Element an der ^nullten Position gespeichert wird und so weiter.

import pandas as pd
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])

#retrieve the first element
print s[0]

Es ist output ist wie folgt -

Beispiel 2

Rufen Sie die ersten drei Elemente der Serie ab. Wenn ein: davor eingefügt wird, werden alle Elemente ab diesem Index extrahiert. Wenn zwei Parameter (mit: zwischen ihnen) verwendet werden, werden Elemente zwischen den beiden Indizes (ohne den Stoppindex) verwendet.

import pandas as pd
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])

#retrieve the first three element
print s[:3]

Es ist output ist wie folgt -

a  1
b  2
c  3
dtype: int64

Beispiel 3

Rufen Sie die letzten drei Elemente ab.

import pandas as pd
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])

#retrieve the last three element
print s[-3:]

Es ist output ist wie folgt -

c  3
d  4
e  5
dtype: int64

Daten mit Label (Index) abrufen

Eine Serie ist wie eine feste Größe dict , dass Sie Werte über die Indexbezeichnung abrufen und festlegen können.

Beispiel 1

Rufen Sie ein einzelnes Element mit dem Indexbezeichnungswert ab.

import pandas as pd
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])

#retrieve a single element
print s['a']

Es ist output ist wie folgt -

Beispiel 2

Rufen Sie mehrere Elemente mithilfe einer Liste von Indexbeschriftungswerten ab.

import pandas as pd
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])

#retrieve multiple elements
print s[['a','c','d']]

Es ist output ist wie folgt -

a  1
c  3
d  4
dtype: int64

Beispiel 3

Wenn kein Label enthalten ist, wird eine Ausnahme ausgelöst.

import pandas as pd
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e'])

#retrieve multiple elements
print s['f']

Es ist output ist wie folgt -

…
KeyError: 'f'