Python 教程之 Pandas(10)—— 访问 series 的元素

简介: Python 教程之 Pandas(10)—— 访问 series 的元素

Pandas series 是一个一维标记数组,能够保存任何类型的数据(整数、字符串、浮点数、 对象等)。轴标签统称为索引。Pandas 系列只不过是 Excel 工作表中的一列。标签不必是唯一的,但必须是可散列的类型。该对象支持整数和基于标签的索引,并提供了许多方法来执行涉及索引的操作。

这篇文章我们来简单介绍一下访问 series 的元素

访问 series 的元素

我们可以通过两种方式访问 series 元素,它们是:

  • 从具有位置的系列中访问元素
  • 使用标签(索引)访问元素

从具有位置的系列中访问元素: 为了访问系列元素,请参考索引号。使用索引运算符 [ ] 访问系列中的元素。索引必须是整数。为了访问一个系列中的多个元素,我们使用 Slice 操作。

访问 Series 的前 5 个元素

# import pandas and numpy 
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建简单数组
data = np.array(['g','e','e','k','s','f', 'o','r','g','e','e','k','s'])
ser = pd.Series(data)
# 检索第一个元素
print(ser[:5])

输出:

image.png


使用标签(索引)访问元素:

为了访问系列中的元素,我们必须通过索引标签设置值。Series 就像一个固定大小的字典,您可以通过索引标签获取和设置值。

使用索引标签访问单个元素

# import pandas and numpy 
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建简单数组
data = np.array(['g','e','e','k','s','f', 'o','r','g','e','e','k','s'])
ser = pd.Series(data,index=[10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22])
# 使用索引元素访问元素
print(ser[16])

输出 :

本篇文章到此就结束了,相关文章:


目录
相关文章
|
8天前
|
数据采集 存储 数据挖掘
Python数据分析:Pandas库的高效数据处理技巧
【10月更文挑战第27天】在数据分析领域,Python的Pandas库因其强大的数据处理能力而备受青睐。本文介绍了Pandas在数据导入、清洗、转换、聚合、时间序列分析和数据合并等方面的高效技巧,帮助数据分析师快速处理复杂数据集,提高工作效率。
29 0
|
6天前
|
索引 Python
Pandas 数据结构 - Series
10月更文挑战第26天
16 2
Pandas 数据结构 - Series
|
2天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
解锁 Python 数据分析新境界:Pandas 与 NumPy 高级技巧深度剖析
Pandas 和 NumPy 是 Python 中不可或缺的数据处理和分析工具。本文通过实际案例深入剖析了 Pandas 的数据清洗、NumPy 的数组运算、结合两者进行数据分析和特征工程,以及 Pandas 的时间序列处理功能。这些高级技巧能够帮助我们更高效、准确地处理和分析数据,为决策提供支持。
10 2
|
7天前
|
SQL 数据采集 数据挖掘
Pandas 教程
10月更文挑战第25天
18 2
|
10天前
|
数据采集 数据可视化 数据处理
如何使用Python实现一个交易策略。主要步骤包括:导入所需库(如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`)
本文介绍了如何使用Python实现一个交易策略。主要步骤包括:导入所需库(如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`),加载历史数据,计算均线和其他技术指标,实现交易逻辑,记录和可视化交易结果。示例代码展示了如何根据均线交叉和价格条件进行开仓、止损和止盈操作。实际应用时需注意数据质量、交易成本和风险管理。
29 5
|
9天前
|
存储 数据挖掘 数据处理
Python数据分析:Pandas库的高效数据处理技巧
【10月更文挑战第26天】Python 是数据分析领域的热门语言,Pandas 库以其高效的数据处理功能成为数据科学家的利器。本文介绍 Pandas 在数据读取、筛选、分组、转换和合并等方面的高效技巧,并通过示例代码展示其实际应用。
20 1
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据处理 Python
从NumPy到Pandas:轻松转换Python数值库与数据处理利器
从NumPy到Pandas:轻松转换Python数值库与数据处理利器
67 0
|
1月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 大数据
【Python篇】深入挖掘 Pandas:机器学习数据处理的高级技巧
【Python篇】深入挖掘 Pandas:机器学习数据处理的高级技巧
61 3
|
1月前
|
数据采集 数据挖掘 API
Python数据分析加速器:深度挖掘Pandas与NumPy的高级功能
在Python数据分析的世界里,Pandas和NumPy无疑是两颗璀璨的明星,它们为数据科学家和工程师提供了强大而灵活的工具集,用于处理、分析和探索数据。今天,我们将一起深入探索这两个库的高级功能,看看它们如何成为数据分析的加速器。
38 1
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 监控
Pandas与Matplotlib:Python中的动态数据可视化
Pandas与Matplotlib:Python中的动态数据可视化

热门文章

最新文章