【5】数据分析基础（series2）

1. 位置索引访问

这种访问方式和列表相同，是基于元素自身的下标来进行访问。

对于一个列表list，list[i]表示list的第i+1个元素。

同理，我们通过这种方式就可以获得Series序列中的每个数据。

示例中，我们通过info[0]输出了info的第一个数据。

结果：80855

2. 索引标签访问

这种访问方式和字典相同，把index中的索引标签当做字典的key，而把Series序列的值当做字典的value。

示例中，我们通过索引标签'JS'输出了info中对应的数据。

结果：77388

访问Series数据

1. 位置索引访问。
这种访问方式和列表相同，是基于元素自身的下标来进行访问。
2. 索引标签访问。
这种访问方式和字典相同，把index中的索引标签当做字典的key，而把Series序列的值当做字典的value。

最后，我们简单了解Series的3种常用属性：

1. dtype

2. values

3. index

1. dtype

我们从前面知道，Series对象有多种数据类型：字符串型、整型、浮点型、布尔型。

我们访问Series对象的dtype属性，会返回Series对象具体的数据类型。

我们访问Series对象的dtype属性，可以返回Series对象的数据类型。

示例中，我们通过访问Series对象的dtype属性，返回了变量info的数据类型，并将其输出。

根据输出可以看到，变量info的数据类型为整型。

import pandas as pd

info = pd.Series([80855, 77388, 68024, 47251, 40471],index = ['GD','JS','SD','ZJ','HN'])

# 输出了info中的数据的类型

print(info.dtype)

结果：

      int64

2. values

我们访问Series对象的values属性，会以数组的形式返回Series对象的值values。

示例中，我们通过访问Series对象的values属性，返回了变量info的值values，并将其输出。

根据输出可以看到，以数组的形式返回了变量info的值values。

注意：Series是一维的数据结构，所以返回一维数组。

import pandas as pd

info = pd.Series([80855, 77388, 68024, 47251, 40471],index = ['GD','JS','SD','ZJ','HN'])

# 输出了info中的值values

print(info.values)

结果：

[80855 77388 68024 47251 40471]

3. index

我们访问Series对象的index属性，可以返回这个Series的索引index。

示例中，我们通过访问Series对象的index属性，返回了变量info的索引index，将其输出。

根据输出可以看到，返回了变量info的索引index。

import pandas as pd

info = pd.Series([80855, 77388, 68024, 47251, 40471],index = ['GD','JS','SD','ZJ','HN'])

# 输出了变量info的索引index

print(info.index)

结果：

Index(['GD', 'JS', 'SD', 'ZJ', 'HN'], dtype='object')

Series的3种常用属性

1. dtype
我们访问Series对象的dtype属性，可以返回Series对象的数据类型。
2. values
我们访问Series对象的values属性，会以数组的形式返回Series对象的值values。
3. index
我们访问Series对象的index属性，可以返回这个Series的索引index。