Python Pandas（2）：Series

1 Pandas 数据结构 - Series

        Series 是 Pandas 中的一个核心数据结构，类似于一个一维的数组，具有数据和索引。Series 可以存储任何数据类型（整数、浮点数、字符串等），并通过标签（索引）来访问元素。Series 的数据结构是非常有用的，因为它可以处理各种数据类型，同时保持了高效的数据操作能力，比如可以通过标签来快速访问和操作数据。

1.1 Series 特点

• 一维数组：Series 中的每个元素都有一个对应的索引值。
• 索引： 每个数据元素都可以通过标签（索引）来访问，默认情况下索引是从 0 开始的整数，但你也可以自定义索引。
• 数据类型： Series 可以容纳不同数据类型的元素，包括整数、浮点数、字符串、Python 对象等。
• 大小不变性：Series 的大小在创建后是不变的，但可以通过某些操作（如 append 或 delete）来改变。
• 操作：Series 支持各种操作，如数学运算、统计分析、字符串处理等。
• 缺失数据：Series 可以包含缺失数据，Pandas 使用NaN（Not a Number）来表示缺失或无值。
• 自动对齐：当对多个 Series 进行运算时，Pandas 会自动根据索引对齐数据，这使得数据处理更加高效。

        我们可以使用 Pandas 库来创建一个 Series 对象，并且可以为其指定索引（Index）、名称（Name）以及值（Values）：

import pandas as pd

# 创建一个Series对象，指定名称为'A'，值分别为1, 2, 3, 4
# 默认索引为0, 1, 2, 3
series = pd.Series([1, 2, 3, 4], name='A')

# 显示Series对象
print(series)

# 如果你想要显式地设置索引，可以这样做：
custom_index = [1, 2, 3, 4]  # 自定义索引
series_with_index = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=custom_index, name='A')

# 显示带有自定义索引的Series对象
print(series_with_index)

2 创建 Series

        可以使用 pd.Series() 构造函数创建一个 Series 对象，传递一个数据数组（可以是列表、NumPy 数组等）和一个可选的索引数组。

pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False)

• data：Series 的数据部分，可以是列表、数组、字典、标量值等。如果不提供此参数，则创建一个空的 Series。
• index：Series 的索引部分，用于对数据进行标记。可以是列表、数组、索引对象等。如果不提供此参数，则创建一个默认的整数索引。
• dtype：指定 Series 的数据类型。可以是 NumPy 的数据类型，例如 np.int64、np.float64 等。如果不提供此参数，则根据数据自动推断数据类型。
• name：Series 的名称，用于标识 Series 对象。如果提供了此参数，则创建的 Series 对象将具有指定的名称。
• copy：是否复制数据。默认为 False，表示不复制数据。如果设置为 True，则复制输入的数据。
• fastpath：是否启用快速路径。默认为 False。启用快速路径可能会在某些情况下提高性能。

2.1 创建一个简单的 Series 实例

import pandas as pd

a = [1, 2, 3]

myvar = pd.Series(a)

print(myvar)

        从上图可知，如果没有指定索引，索引值就从 0 开始，我们可以根据索引值读取数据：

import pandas as pd

a = [1, 2, 3]

myvar = pd.Series(a)

print(myvar[1])

2.2 指定索引值

import pandas as pd

a = ["Google", "Bing", "Wiki"]

myvar = pd.Series(a, index=["x", "y", "z"])

print(myvar)

2.3 根据索引值读取数据

import pandas as pd

a = ["Google", "Bing", "Wiki"]

myvar = pd.Series(a, index=["x", "y", "z"])

print(myvar["y"])

2.4 使用 key/value 对象，类似字典来创建 Series

import pandas as pd

sites = {1: "Google", 2: "Bing", 3: "Wiki"}

myvar = pd.Series(sites)

print(myvar)

        从上图可知，字典的 key 变成了索引值。如果我们只需要字典中的一部分数据，只需要指定需要数据的索引即可，如下实例：

import pandas as pd

sites = {1: "Google", 2: "Bing", 3: "Wiki"}

myvar = pd.Series(sites, index=[1, 2])

print(myvar)

2.5 设置 Series 名称参数

import pandas as pd

sites = {1: "Google", 2: "Ywz", 3: "Wiki"}

myvar = pd.Series(sites, index=[1, 2], name="Ywz-Series-TEST")

print(myvar)

3 Series 方法

        下面是 Series 中一些常用的方法：

import pandas as pd

# 创建 Series
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
s = pd.Series(data, index=index)

# 查看基本信息
print("索引：", s.index)
print("数据：", s.values)
print("数据类型：", s.dtype)
print("前两行数据：", s.head(2))

# 使用 map 函数将每个元素加倍
s_doubled = s.map(lambda x: x * 2)
print("元素加倍后：", s_doubled)

# 计算累计和
cumsum_s = s.cumsum()
print("累计求和：", cumsum_s)

# 查找缺失值（这里没有缺失值，所以返回的全是 False）
print("缺失值判断：", s.isnull())

# 排序
sorted_s = s.sort_values()
print("排序后的 Series：", sorted_s)

4 更多 Series 说明

        使用列表、字典或数组创建一个默认索引的 Series。

# 使用列表创建 Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4])

# 使用 NumPy 数组创建 Series
s = pd.Series(np.array([1, 2, 3, 4]))

# 使用字典创建 Series
s = pd.Series({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4})

        基本操作：

# 指定索引创建 Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])

# 获取值
value = s[2]  # 获取索引为2的值
print(s['a'])  # 返回索引标签 'a' 对应的元素

# 获取多个值
subset = s[1:4]  # 获取索引为1到3的值

# 使用自定义索引
value = s['b']  # 获取索引为'b'的值

# 索引和值的对应关系
for index, value in s.items():
    print(f"Index: {index}, Value: {value}")

# 使用切片语法来访问 Series 的一部分
print(s['a':'c'])  # 返回索引标签 'a' 到 'c' 之间的元素
print(s[:3])  # 返回前三个元素

# 为特定的索引标签赋值
s['a'] = 10  # 将索引标签 'a' 对应的元素修改为 10

# 通过赋值给新的索引标签来添加元素
s['e'] = 5  # 在 Series 中添加一个新的元素，索引标签为 'e'

# 使用 del 删除指定索引标签的元素。
del s['a']  # 删除索引标签 'a' 对应的元素

# 使用 drop 方法删除一个或多个索引标签，并返回一个新的 Series。
s_dropped = s.drop(['b'])  # 返回一个删除了索引标签 'b' 的新 Series

        基本运算：

# 算术运算
result = series * 2  # 所有元素乘以2

# 过滤
filtered_series = series[series > 2]  # 选择大于2的元素

# 数学函数
import numpy as np

result = np.sqrt(series)  # 对每个元素取平方根

        计算统计数据：使用 Series 的方法来计算描述性统计。

print(s.sum())  # 输出 Series 的总和
print(s.mean())  # 输出 Series 的平均值
print(s.max())  # 输出 Series 的最大值
print(s.min())  # 输出 Series 的最小值
print(s.std())  # 输出 Series 的标准差

        属性和方法：

# 获取索引
index = s.index

# 获取值数组
values = s.values

# 获取描述统计信息
stats = s.describe()

# 获取最大值和最小值的索引
max_index = s.idxmax()
min_index = s.idxmin()

# 其他属性和方法
print(s.dtype)  # 数据类型
print(s.shape)  # 形状
print(s.size)  # 元素个数
print(s.head())  # 前几个元素，默认是前 5 个
print(s.tail())  # 后几个元素，默认是后 5 个
print(s.sum())  # 求和
print(s.mean())  # 平均值
print(s.std())  # 标准差
print(s.min())  # 最小值
print(s.max())  # 最大值

        使用布尔表达式：根据条件过滤 Series。

print(s > 2)  # 返回一个布尔 Series，其中的元素值大于 2

        查看数据类型：使用 dtype 属性查看 Series 的数据类型。

print(s.dtype)  # 输出 Series 的数据类型

        转换数据类型：使用 astype 方法将 Series 转换为另一种数据类型。

s = s.astype('float64')  # 将 Series 中的所有元素转换为 float64 类型