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Series
1. 创建: class pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False,fastpath=False)
:
参数:
data
:它可以是一个字典、array-like
、标量。表示Series
包含的数据,如果是序列/数组,则它必须是一维的- 如果是字典,则字典的键指定了
label
。如果你同时使用了index
,则以index
为准。 - 如果是标量,则结果为:该标量扩充为
index
长度相同的列表。 index
:一个array-like
或者一个Index
对象。它指定了label
。其值必须唯一而且hashable
,且长度与data
一致。如果data
是一个字典,则index
将会使用该字典的key
(此时index
不起作用)。如果未提供,则使用np.arange(n)
。name
:一个字符串,为Series
的名字。dtype
:指定数据类型。如果为None
,则数据类型被自动推断copy
:一个布尔值。如果为True
,则拷贝输入数据data
2. 还可以通过类方法创建Series
:Series.from_array(arr, index=None, name=None, dtype=None,copy=False, fastpath=False)
:其中arr
可以是一个字典、array-like
、标量。其他参数见1.
3. 我们可以将Series
转换成其他数据类型:
.to_dict()
:转换成字典,格式为{label->value}
.to_frame([name])
:转换成DataFrame
。name
为Index
的名字.tolist()
:转换成列表
4. 可以将Series
转换成字符串:
.to_string(buf=None, na_rep='NaN', float_format=None, header=True, index=True,
length=False, dtype=False, name=False, max_rows=None)
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