Pandas中Series的创建及数据类型转换

目录

 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>

#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    1
b    2
c    3
d    4
dtype: 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>PandasPandas的Series对象互相转换

实战：

1、创建>

#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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