Pandas 庫的數(shù)據(jù)索引與選取

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Python 基礎(chǔ)掃盲帖

先導(dǎo)入 Pandas 庫，并運(yùn)用 Pandas 中的 Series 函數(shù)構(gòu)造一個(gè) Pandas 序列作為示例數(shù)據(jù)：

1. import pandas as pd
   
2. data = pd.Series([0.25, 0.5, 0.75, 1.0],
   
3.                  index=['a', 'b', 'c', 'd'])
   
4. data

復(fù)制代碼

1、序列單值索引與賦值
可以使用方括號加索引值的形式查看序號對應(yīng)的數(shù)據(jù)內(nèi)容：

1. data['b']

復(fù)制代碼

0.5
同時(shí)，可以利用 in 語法來檢查指定的序號是否存在：

1. 'a' in data

復(fù)制代碼

True

對于 Pandas 序列，我們還可以通過查看 keys 屬性來確認(rèn)所有的序號名稱：

1. data.keys()

復(fù)制代碼

Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')

如果我們使用 list 函數(shù)將 Pandas 序列的 items 屬性轉(zhuǎn)化為列表的話，那么該列表將有如下所示的數(shù)組形式組成：

1. list(data.items())

復(fù)制代碼

[('a', 0.25), ('b', 0.5), ('c', 0.75), ('d', 1.0)]

使用等號可以對指定位置的元素進(jìn)行賦值：

1. data['e'] = 1.25
   
2. data

復(fù)制代碼

a    0.25b    0.50
c    0.75
d    1.00
e    1.25
dtype: float64
2、序列分割與選取在 Python 中，我們可以運(yùn)用多種方法來得到想要提取的 Pandas 序列部分：

1. # 使用明確索引值分割（顯性索引）
   
2. data['a':'c']

復(fù)制代碼

a    0.25b    0.50
c    0.75
dtype: float64

1. # 使用序號次序分割（隱性索引）
   
2. data[0:2]

復(fù)制代碼

a    0.25b    0.50
dtype: float64

1. # 掩碼
   
2. data[(data > 0.3) & (data < 0.8)]

復(fù)制代碼

b    0.50c    0.75
dtype: float64

1. # 復(fù)雜索引
   
2. data[['a', 'e']]

復(fù)制代碼

a    0.25e    1.25
dtype: float64
以上內(nèi)容轉(zhuǎn)自 數(shù)析學(xué)院，原文后續(xù)還有關(guān)于其他一些特殊情況以及數(shù)據(jù)框的處理，有需要的可以直接看原文

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關(guān)鍵詞：pandas panda Das python Series Series import

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