1.Series对象的组成元素
1）查看对象元素
2）统计重复元素个数
3）判断一个元素是否在对象中
>>> import pandas as pd #导入pandas包取别名pd
>>> s=pd.Series([1,1,2,2,3,3,4,4,5],index=['a','b','b','c','d','d','e','f','f']) #定义一个series对象s
>>> s
a 1
b 1
b 2
c 2
d 3
d 3
e 4
f 4
f 5
dtype: int64
>>> s.unique()#利用unique（）函数获取s对象中去重后的元素列表
array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=int64)
>>> s.value_counts()#利用value_counts()函数获取s对象中去重后的元素及其重复次数
4 2
3 2
2 2
1 2
5 1
dtype: int64
>>> s.isin([1,3])#利用isin()函数获取函数元素是否再s对象中
a True
b True
b False
c False
d True
d True
e False
f False
f False
dtype: bool
>>> s(s.isin([1,3]))
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
TypeError: 'Series' object is not callable
>>> s[s.isin([1,3])]
a 1
b 1
d 3
d 3
dtype: int64
2.NaN
1）再pandas中可以定义这种类型的数据，把他添加到series等数据结构中，创建数据结构式，可谓数字中元素缺失的项输入np.NaN
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as ny
>>> s=pd.Series([1,2,ny.NaN])
>>> s
0 1.0
1 2.0
2 NaN
dtype: float64
2）可利用isnull和notnull函数识别Series中是否又NaN元素，也可以将函数结果作为Series对象的筛选项
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as ny
>>> s=pd.Series([1,2,ny.NaN])
>>> s
0 1.0
1 2.0
2 NaN
dtype: float64
>>> s.isnull()
0 False
1 False
2 True
dtype: bool
>>> s.notnull()
0 True
1 True
2 False
dtype: bool
>>> s[s.isnull()]
2 NaN
dtype: float64
3.Series用作字典
1）可以用定义好的字典来创建Series对象
>>> import pandas as pd
>>> dic={'a':1,'b':2,'c':3}
>>> dic
{'b': 2, 'a': 1, 'c': 3}
>>> s=pd.Series(dic)
>>> s
a 1
b 2
c 3
dtype: int64
2）上面的索引数组用字典的键来填充，每个索引对应的元素为用作索引的键在字典中对应的值，还可以单独指定索引，pandas会控制字典的键和数组索引标签之间的相关性，如果遇到单独指定索引在标签中找不到对应的键的时候，会为这个索引指定一个NaN元素作为值
>>> import pandas as pd
>>> dic={'red':1,'white':4,'yellow':7,'blue':6}
>>> dic
{'red': 1, 'blue': 6, 'white': 4, 'yellow': 7}
>>> colors=['red','white','blue','black','pink']
>>> colors
['red', 'white', 'blue', 'black', 'pink']
>>> s=pd.Series(dic,index=colors)
>>> s
red 1.0
white 4.0
blue 6.0
black NaN
pink NaN
dtype: float64
4.Series对象之间的运算
两个Series对象之间运算只对索引相同的元素进行想加，其余只在一个对象中的索引在相加后值为NaN
1）数字天然索引
>>> import pandas as pd
>>> s=pd.Series([1,2,3,4,5,6])
>>> s
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
dtype: int64
>>> s2=pd.Series([2,4,6,8])
>>> s2
0 2
1 4
2 6
3 8
dtype: int64
>>> s+s2
0 3.0
1 6.0
2 9.0
3 12.0
4 NaN
5 NaN
dtype: float64
2）自定义索引
>>> import pandas as pd
>>> s=pd.Series([1,2,3,4,5],index=['a','b','c','d','e'])
>>> s
a 1
b 2
c 3
d 4
e 5
dtype: int64
>>> s2=pd.Series([2,3,4,7],index=['b','a','e','f'])
>>> s2
b 2
a 3
e 4
f 7
dtype: int64
>>> s+s2
a 4.0
b 4.0
c NaN
d NaN
e 9.0
f NaN
dtype: float64
