Sê-ri trong python là gì

Pandas series là một cấu trúc dữ liệu một chiều. Nó có thể chứa dữ liệu thuộc nhiều loại bao gồm các đối tượng, số float, chuỗi và số nguyên. Bạn có thể tạo một chuỗi bằng cách gọi

import pandas as pd
s = pd.Series[]
print[s]

8

Một danh sách, mảng numpy, dict có thể được biến thành một chuỗi pandas. Bạn nên sử dụng cấu trúc dữ liệu đơn giản nhất đáp ứng nhu cầu của bạn. Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về cấu trúc dữ liệu chuỗi

khóa học liên quan. Phân tích dữ liệu với Python Pandas

Tạo chuỗi

Giới thiệu

Pandas có nhiều cấu trúc dữ liệu để xử lý dữ liệu. Một trong số đó là loạt.
Cú pháp của một chuỗi là.

1
2
3

import pandas as pd
s = pd.Series[]
print[s]

Điều này tạo ra một loạt trống

Tạo chuỗi từ danh sách

Để biến một danh sách thành một chuỗi, tất cả những gì bạn phải làm là

1
2
3

>>> import pandas as pd
>>> items = [1,2,3,4]
>>> s = pd.Series[items]

Nội dung của s là

0 1
1 2
2 3
3 4
dtype. int64

Theo mặc định được chỉ định một chỉ mục. Đầu tiên, nó hiển thị chỉ mục, sau đó là giá trị phần tử

Tạo chuỗi từ ndarray

Bạn có thể tạo một chuỗi từ ndarray gọn gàng

1
2
3
4

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> data = np.array[['x','y','z']]
>>> s = pd.Series[data]

Điều này xuất ra như sau

1
2
3
4
5
6

>>> s
0    x
1    y
2    z
dtype: object
>>>

Tạo một chuỗi từ một dict

Nếu bạn có một cuốn từ điển, bạn có thể biến nó thành một bộ truyện

1
2
3
4

1
2
3

0

Nội dung của bộ truyện như sau

import pandas as pd
s = pd.Series[]
print[s]

0

import pandas as pd
s = pd.Series[]
print[s]

1

Là chỉ mục, nó đã sử dụng các khóa từ điển

loạt gấu trúc

Chuỗi gấu trúc lấy chỉ mục

Bạn có thể truy cập dữ liệu chuỗi giống như với một danh sách hoặc ndarray

import pandas as pd
s = pd.Series[]
print[s]

2____03

Bạn cắt một chuỗi, giống như bạn làm với một danh sách

import pandas as pd
s = pd.Series[]
print[s]

4

import pandas as pd
s = pd.Series[]
print[s]

5

import pandas as pd
s = pd.Series[]
print[s]

0

import pandas as pd
s = pd.Series[]
print[s]

7

khóa học liên quan. Phân tích dữ liệu với Python Pandas

Chuỗi Pandas có thể được định nghĩa là một mảng một chiều có khả năng lưu trữ các loại dữ liệu khác nhau. Chúng ta có thể dễ dàng chuyển đổi danh sách, bộ dữ liệu và từ điển thành sê-ri bằng phương pháp "sê-ri". Các nhãn hàng của chuỗi được gọi là chỉ số. Một chuỗi không thể chứa nhiều cột. Nó có tham số sau

• dữ liệu. Nó có thể là bất kỳ danh sách, từ điển hoặc giá trị vô hướng nào
• mục lục. Giá trị của chỉ mục phải là duy nhất và có thể băm được. Nó phải có cùng độ dài với dữ liệu. Nếu chúng tôi không chuyển bất kỳ chỉ mục nào, np mặc định. sắp xếp [n] sẽ được sử dụng
• gõ. Nó đề cập đến kiểu dữ liệu của chuỗi
• sao chép. Nó được sử dụng để sao chép dữ liệu

Tạo một chuỗi

Chúng ta có thể tạo Series theo hai cách

1. Tạo một chuỗi trống
2. Tạo Sê-ri bằng cách sử dụng đầu vào

Tạo một chuỗi rỗng

Chúng tôi có thể dễ dàng tạo một chuỗi trống trong Pandas, điều đó có nghĩa là nó sẽ không có bất kỳ giá trị nào

Cú pháp được sử dụng để tạo Chuỗi rỗng

Ví dụ dưới đây tạo một đối tượng kiểu Empty Series không có giá trị và có kiểu dữ liệu mặc định, i. e. , float64

Ví dụ

đầu ra

1
2
3

9

Tạo Sê-ri bằng cách sử dụng đầu vào

Chúng ta có thể tạo Sê-ri bằng cách sử dụng các đầu vào khác nhau

Tạo chuỗi từ mảng

Trước khi tạo Sê-ri, trước tiên chúng ta phải nhập mô-đun numpy sau đó sử dụng hàm array[] trong chương trình. Nếu dữ liệu là ndarray, thì chỉ mục được truyền phải có cùng độ dài

Nếu chúng ta không chuyển một chỉ mục, thì theo mặc định, chỉ mục của phạm vi [n] sẽ được chuyển trong đó n xác định độ dài của một mảng, i. e. , [0,1,2,. phạm vi[len[mảng]]-1]

Ví dụ

đầu ra

import pandas as pd
s = pd.Series[]
print[s]

0

Tạo một chuỗi từ dict

Chúng tôi cũng có thể tạo Sê-ri từ dict. Nếu đối tượng từ điển đang được truyền dưới dạng đầu vào và chỉ mục không được chỉ định, thì các khóa từ điển được thực hiện theo thứ tự được sắp xếp để tạo chỉ mục

Nếu chỉ mục được thông qua, thì các giá trị tương ứng với một nhãn cụ thể trong chỉ mục sẽ được trích xuất từ ​​​​từ điển

đầu ra

import pandas as pd
s = pd.Series[]
print[s]

1

Tạo một chuỗi bằng Scalar

Nếu chúng ta lấy các giá trị vô hướng, thì chỉ mục phải được cung cấp. Giá trị vô hướng sẽ được lặp lại để khớp với độ dài của chỉ mục

đầu ra

import pandas as pd
s = pd.Series[]
print[s]

2

Truy cập dữ liệu từ chuỗi với Vị trí

Khi bạn tạo đối tượng kiểu Sê-ri, bạn có thể truy cập các chỉ mục, dữ liệu và thậm chí cả các phần tử riêng lẻ của nó

Dữ liệu trong Sê-ri có thể được truy cập tương tự như dữ liệu trong ndarray

đầu ra

Chuỗi thuộc tính đối tượng

Thuộc tính Series được định nghĩa là bất kỳ thông tin nào liên quan đến đối tượng Series như kích thước, kiểu dữ liệu. vân vân. Dưới đây là một số thuộc tính mà bạn có thể sử dụng để lấy thông tin về đối tượng Sê-ri

Thuộc tínhMô tảSê-ri. indexXác định chỉ mục của Sê-ri. Loạt. shapeIt trả về một bộ dữ liệu có hình dạng. Loạt. dtypeIt trả về kiểu dữ liệu của dữ liệu. Loạt. sizeIt trả về kích thước của dữ liệu. Loạt. emptyIt trả về True nếu đối tượng Series trống, ngược lại trả về false. Loạt. hasnansIt trả về True nếu có bất kỳ giá trị NaN nào, nếu không thì trả về false. Loạt. nbytesIt trả về số byte trong dữ liệu. Loạt. ndimIt trả về số lượng kích thước trong dữ liệu. Loạt. itemsizeIt trả về kích thước kiểu dữ liệu của item

Truy xuất mảng Chỉ mục và mảng dữ liệu của một đối tượng sê-ri

Chúng ta có thể truy xuất mảng chỉ mục và mảng dữ liệu của một đối tượng Sê-ri hiện có bằng cách sử dụng thuộc tính chỉ mục và giá trị

đầu ra

import pandas as pd
s = pd.Series[]
print[s]

3

Truy xuất Loại [dtype] và Kích thước của Loại [itemsize]

Bạn có thể sử dụng thuộc tính dtype với đối tượng Sê-ri asdtype để truy xuất loại dữ liệu của một phần tử riêng lẻ của đối tượng sê-ri, bạn có thể sử dụng thuộc tính kích thước vật phẩm để hiển thị số byte được phân bổ cho từng hạng mục dữ liệu

đầu ra

Truy xuất hình dạng

Hình dạng của đối tượng Sê-ri xác định tổng số phần tử bao gồm các giá trị bị thiếu hoặc trống [NaN]

đầu ra

Truy xuất Kích thước, Kích thước và Số byte

đầu ra

Kiểm tra tính trống rỗng và sự hiện diện của NaN

Để kiểm tra đối tượng Series có trống không, bạn có thể sử dụng thuộc tính empty. Tương tự, để kiểm tra xem một đối tượng sê-ri có chứa một số giá trị NaN hay không, bạn có thể sử dụng thuộc tính hasans

Chuỗi trong pandas Python là gì?

Chuỗi và danh sách trong Python là gì?

Các tính năng của Series Python là gì?

Sê-ri trong cấu trúc dữ liệu là gì?