Panda Python - Serie

Series è un array etichettato unidimensionale in grado di contenere dati di qualsiasi tipo (intero, stringa, float, oggetti Python, ecc.). Le etichette degli assi vengono chiamate collettivamente index.

Panda. serie

È possibile creare una serie di panda utilizzando il seguente costruttore:

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

I parametri del costruttore sono i seguenti:

Suor n	Parametro e descrizione
1	data i dati assumono varie forme come ndarray, list, costanti
2	index I valori dell'indice devono essere univoci e modificabili, della stessa lunghezza dei dati. Predefinitonp.arrange(n) se non viene passato alcun indice.
3	dtype dtype è per il tipo di dati. Se Nessuno, verrà dedotto il tipo di dati
4	copy Copia i dati. Default False

È possibile creare una serie utilizzando vari input come:

Array
Dict
Valore scalare o costante

Crea una serie vuota

Una serie di base, che può essere creata è una serie vuota.

Esempio

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

Suo output è il seguente -

Series([], dtype: float64)

Crea una serie da ndarray

Se i dati sono un ndarray, l'indice passato deve essere della stessa lunghezza. Se non viene passato alcun indice, per impostazione predefinita l'indice saràrange(n) dove n è la lunghezza dell'array, cioè [0,1,2,3…. range(len(array))-1].

Esempio 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

Suo output è il seguente -

0   a
1   b
2   c
3   d
dtype: object

Non abbiamo passato alcun indice, quindi per impostazione predefinita, ha assegnato gli indici che vanno da 0 a len(data)-1, ovvero da 0 a 3.

Esempio 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

Suo output è il seguente -

100  a
101  b
102  c
103  d
dtype: object

Abbiamo passato i valori dell'indice qui. Ora possiamo vedere i valori indicizzati personalizzati nell'output.

Crea una serie da dict

UN dictpuò essere passato come input e se non viene specificato alcun indice, le chiavi del dizionario vengono prese in un ordine ordinato per costruire l'indice. Seindex viene passato, i valori nei dati corrispondenti alle etichette nell'indice verranno estratti.

Esempio 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

Suo output è il seguente -

a 0.0
b 1.0
c 2.0
dtype: float64

Observe - Le chiavi del dizionario vengono utilizzate per costruire l'indice.

Esempio 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

Suo output è il seguente -

b 1.0
c 2.0
d NaN
a 0.0
dtype: float64

Observe - L'ordine dell'indice viene mantenuto e l'elemento mancante viene riempito con NaN (Not a Number).

Crea una serie da Scalare

Se i dati sono un valore scalare, è necessario fornire un indice. Il valore verrà ripetuto per corrispondere alla lunghezza diindex

#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

Suo output è il seguente -

0  5
1  5
2  5
3  5
dtype: int64

Accesso ai dati dalla serie con posizione

È possibile accedere ai dati della serie in modo simile a quello in un file ndarray.

Esempio 1

Recupera il primo elemento. Come già sappiamo, il conteggio parte da zero per la matrice, che significa che il primo elemento è memorizzato a zero ^th posizione e così via.

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]

Suo output è il seguente -

Esempio 2

Recupera i primi tre elementi della serie. Se un: è inserito davanti ad esso, verranno estratti tutti gli elementi da quell'indice in poi. Se vengono utilizzati due parametri (con: tra di loro), gli elementi tra i due indici (escluso l'indice di stop)

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]

Suo output è il seguente -

a  1
b  2
c  3
dtype: int64

Esempio 3

Recupera gli ultimi tre elementi.

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:]

Suo output è il seguente -

c  3
d  4
e  5
dtype: int64

Recupera dati utilizzando l'etichetta (indice)

Una serie è come una dimensione fissa dict in quanto puoi ottenere e impostare valori per etichetta indice.

Esempio 1

Recupera un singolo elemento utilizzando il valore dell'etichetta dell'indice.

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']

Suo output è il seguente -

Esempio 2

Recupera più elementi utilizzando un elenco di valori di etichetta indice.

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']]

Suo output è il seguente -

a  1
c  3
d  4
dtype: int64

Esempio 3

Se un'etichetta non è contenuta, viene sollevata un'eccezione.

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

#retrieve multiple elements
print s['f']

Suo output è il seguente -

…
KeyError: 'f'