Pandas中Series的创建及数据类型转换

一、实战场景

实战场景：Pandas中Series的创建和数据类型转换，Series的创建和数据类型转换，Series类似于一维数组与字典(map)数据结构的结合,由索引和数据组成。

二、主要知识点

文件读写基础语法Pandas的Series对象DataFramePandasnumpy

三、菜鸟实战

1、创建 python 文件，用Numpy创建Series

#用Numpy创建Series import numpy as np import pandas as pd   s = pd.Series(  np.arange(10, 100, 10),  # 数值：10~90，间隔10  index=np.arange(101, 110),  # 索引：101~109，间隔1，不包含最后一个数字  dtype='float'  # 类型：float64 ) print(s)

运行结果：

101 10.0 102 20.0 103 30.0 104 40.0 105 50.0 106 60.0 107 70.0 108 80.0 109 90.0 dtype: float64

2、转换Series的数据类型

#转换Series的数据类型 import pandas as pd   s = pd.Series(  data=["001", "002", "003", "004"],  index=list("abcd") )   # s = s.astype(int) 两种方法 s = s.map(int) #int是函数   print(s)

运行结果：

a 1b 2c 3d 4dtype: int64

四、补充

实战场景：

实战场景：Pandas中Series与数据list如何互相转换，Pandas的Series对象变成数据list，Series类似于一维数组与字典(map)数据结构的结合,由索引和数据组成

主要知识点：

文件读写 基础语法PandasPandas的Series对象互相转换

实战：

1、创建 python 文件，数据list，变成Pandas的Series对象

#使用Pandas #把数据list，变成Pandas的Series对象 #把Series输出到命令行 import pandas as pd #引入pandas包   courses = ["张三", "李四", "赵五", "李六"] #初始化对象   data = pd.Series(data=courses) #Series本身有一个参数   print(data)

运行结果 ：

0 张三1 李四2 赵五3 李六

2、数据dict变成Pandas的Series对象

#使用Pandas #把数据dict，变成Pandas的Series对象 #把Series输出到命令行 import pandas as pd   grades = {"语文": 80, "数学": 90, "英语": 85, "计算机": 100}   data = pd.Series(data=grades)   print(data)

运行结果 ：

语文 80数学 90英语 85计算机 100

3、把Pandas的Series对象变成数据list

#使用Pandas #把Pandas的Series对象变成数据list #把list输出到命令行 import pandas as pd   grades = {"语文": 80, "数学": 90, "英语": 85, "计算机": 100} data = pd.Series(data=grades)   numbers = data.tolist() #Series的值转换成list print(numbers)

运行结果 ：

[80, 90, 85, 100]

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