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通过保存另一列应用pd.Series

，可以将数据存储为一维的带标签的数组。pd.Series是pandas库中的一个数据结构，用于存储一维数据，并且可以为每个数据点指定一个标签，称为索引。

pd.Series的概念： pd.Series是pandas库中的一个数据结构，类似于一维数组或列表，但每个数据点都可以有一个标签，称为索引。pd.Series可以存储各种数据类型，包括整数、浮点数、字符串等。

pd.Series的分类： pd.Series可以分为以下几种类型：

数值型：包括整数和浮点数。
字符串型：包括文本数据。
布尔型：包括True和False。
时间型：包括日期和时间数据。
类别型：包括有限个数的离散值。
对象型：包括混合数据类型。

pd.Series的优势：

灵活性：pd.Series可以存储不同类型的数据，并且可以根据需要进行类型转换。
数据对齐：pd.Series可以根据索引自动对齐数据，方便进行数据操作和计算。
数据处理：pd.Series提供了丰富的数据处理和操作方法，如排序、过滤、聚合等。
可视化：pd.Series可以方便地进行数据可视化，如绘制折线图、柱状图等。

pd.Series的应用场景： pd.Series在数据分析和处理中有广泛的应用场景，包括但不限于：

数据清洗：通过pd.Series可以方便地对数据进行清洗和预处理，如缺失值填充、异常值处理等。
数据分析：pd.Series提供了丰富的统计和分析方法，如求和、均值、标准差等，方便进行数据分析和探索。
数据可视化：pd.Series可以与其他数据可视化库（如Matplotlib、Seaborn）结合使用，绘制各种图表，如折线图、柱状图等。
机器学习：pd.Series可以作为机器学习算法的输入数据，方便进行特征工程和模型训练。

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Pandas中文官档~基础用法6

# 整数被强制转换为浮点数 In [332]: pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6.])...如果只传递一种数据类型，不论是通过 dtype 关键字直接传递，还是通过 ndarray 或 Series 传递，都会保存至 DataFrame 操作。此外，不同数值型数据类型不会合并。...astype() 通过字典指定哪些列转换为哪些类型。...不过，用 apply()，可以快速为每列应用函数： In [396]: import datetime In [397]: df = pd.DataFrame([ .....: ['2016...pandas 会保存输入数据的数据类型，以防未引入 nans 的情况。参阅对整数 NA 空值的支持。

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