pandas Series 数据结构详解及应用实例
编辑：本站更新：2024-09-21 00:39:30人气：5265
在数据科学与分析领域，Pandas 库是 Python 中不可或缺的重要工具。其中的`Series`作为 Pandas 提供的一种一维带标签的数据列类型，在处理和操作大量结构化数据时发挥着核心作用。下面将详细解析 `pandas.Series` 的内部机制、特性以及实际应用场景。
### **1. pandas Series 简介**
`pd.Series` 是一种类似于数组的对象，但它能容纳任何内置Python对象（包括数字、字符串等）并且每个元素都关联一个索引值，默认情况下使用整数序列进行标记。创建一个新的 Series 可以通过列表或numpy array直接初始化：
import pandas as pd
data = [0, 1, 2, 3]
s = pd.Series(data)
此时 s 就是一个包含四个元素且自动分配了默认从0开始递增序号作索引的 Series 对象。
**2. 特性概览**
- **Indexing**: Series的核心优势之一在于其强大的索引功能，允许用户自定义并利用非连续或者重复的任意类型的唯一标识符来访问特定位置上的项。
custom_index = ['a', 'b', 'c', 'd']
series_with_custom_idx = pd.Series(data=data, index=custom_index)
这样就得到了具有字符型索引的 Series 实例，可以通过'index='关键字指定。
- **Data Types & Missing Values:** 类似于NumPy arrays，Series可以存储多种不同类型的数据，并能够优雅地处理缺失值(用NaN表示)，这对于数据分析尤为重要。
- **Operations and Methods:** Series支持大量的数学运算方法如加减乘除、统计函数(mean(), sum()等)以及其他丰富的属性查询(isnull()) 和转换 (astype()) 方法。
- **Alignment in Operations:** 在与其他Series 或 DataFrame对齐的操作中，会依据各自的索引来完成对应元素间的计算，这极大地简化了复杂数据集之间的交互式分析过程。
### **3. 示例应用：**
**(A)** 使用 Series 完成简单的统计数据整理：
假设我们有一组员工薪资数据，我们可以将其组织为 Series 并快速获取一些汇总信息:
salaries = {'Alice': 50000, 'Bob': 60000, 'Charlie': None}
salary_series = pd.Series(salaries)
# 计算平均工资
average_salary = salary_series.mean()
print("Average Salary:", average_salary)
# 查找最高薪水者及其对应的金额
max_sal_hirer_and_amount = salary_series.idxmax(), salary_series.max()
print(f"Max Salariest Employee with Amount: {max_sal_hirer_and_amount}")
在这里，即使存在空缺(NaN)值也能顺利执行聚合类函数求解均值；同时idxmax用于查找最大数值所对应的索引名——即“Bob”。
**(B)** 利用 Series 强大的切片/过滤能力实现筛选条件满足情况下的子集提取:
考虑如下股票价格记录的 Series 情况下挑选出价格上涨的日子：
stock_prices_dates = pd.date_range(start="2024-07-01", periods=10).tolist()
prices = np.random.randint(low=98, high=103, size=len(stock_prices_dates))
price_history = pd.Series(prices, index=stock_prices_dates)
increased_days = price_history[price_history.shift(-1) - price_history > 0]
for date, value in increased_days.iteritems():
print(date.strftime('%Y-%m-%d'), "Price Increased")
在此示例中，通过对前后两天的价格差分判断涨跌，并结合灵活的布尔索引选取上涨日期的所有股价变动详情。
综上所述，《pandas Series》是一种强大而富有表现力的一维度阵列容器，凭借出色的索引管理能力和全面的方法集合使其成为高效处理各类单列数据场景的理想选择。无论是基本的数据清洗、特征工程还是复杂的金融时间序列分析任务，都能看到它的身影并在实战之中彰显威力。
### **1. pandas Series 简介**
`pd.Series` 是一种类似于数组的对象，但它能容纳任何内置Python对象（包括数字、字符串等）并且每个元素都关联一个索引值，默认情况下使用整数序列进行标记。创建一个新的 Series 可以通过列表或numpy array直接初始化：
python
import pandas as pd
data = [0, 1, 2, 3]
s = pd.Series(data)
此时 s 就是一个包含四个元素且自动分配了默认从0开始递增序号作索引的 Series 对象。
**2. 特性概览**
- **Indexing**: Series的核心优势之一在于其强大的索引功能，允许用户自定义并利用非连续或者重复的任意类型的唯一标识符来访问特定位置上的项。
python
custom_index = ['a', 'b', 'c', 'd']
series_with_custom_idx = pd.Series(data=data, index=custom_index)
这样就得到了具有字符型索引的 Series 实例，可以通过'index='关键字指定。
- **Data Types & Missing Values:** 类似于NumPy arrays，Series可以存储多种不同类型的数据，并能够优雅地处理缺失值(用NaN表示)，这对于数据分析尤为重要。
- **Operations and Methods:** Series支持大量的数学运算方法如加减乘除、统计函数(mean(), sum()等)以及其他丰富的属性查询(isnull()) 和转换 (astype()) 方法。
- **Alignment in Operations:** 在与其他Series 或 DataFrame对齐的操作中，会依据各自的索引来完成对应元素间的计算，这极大地简化了复杂数据集之间的交互式分析过程。
### **3. 示例应用：**
**(A)** 使用 Series 完成简单的统计数据整理：
假设我们有一组员工薪资数据，我们可以将其组织为 Series 并快速获取一些汇总信息:
python
salaries = {'Alice': 50000, 'Bob': 60000, 'Charlie': None}
salary_series = pd.Series(salaries)
# 计算平均工资
average_salary = salary_series.mean()
print("Average Salary:", average_salary)
# 查找最高薪水者及其对应的金额
max_sal_hirer_and_amount = salary_series.idxmax(), salary_series.max()
print(f"Max Salariest Employee with Amount: {max_sal_hirer_and_amount}")
在这里，即使存在空缺(NaN)值也能顺利执行聚合类函数求解均值；同时idxmax用于查找最大数值所对应的索引名——即“Bob”。
**(B)** 利用 Series 强大的切片/过滤能力实现筛选条件满足情况下的子集提取:
考虑如下股票价格记录的 Series 情况下挑选出价格上涨的日子：
python
stock_prices_dates = pd.date_range(start="2024-07-01", periods=10).tolist()
prices = np.random.randint(low=98, high=103, size=len(stock_prices_dates))
price_history = pd.Series(prices, index=stock_prices_dates)
increased_days = price_history[price_history.shift(-1) - price_history > 0]
for date, value in increased_days.iteritems():
print(date.strftime('%Y-%m-%d'), "Price Increased")
在此示例中，通过对前后两天的价格差分判断涨跌，并结合灵活的布尔索引选取上涨日期的所有股价变动详情。
综上所述，《pandas Series》是一种强大而富有表现力的一维度阵列容器，凭借出色的索引管理能力和全面的方法集合使其成为高效处理各类单列数据场景的理想选择。无论是基本的数据清洗、特征工程还是复杂的金融时间序列分析任务，都能看到它的身影并在实战之中彰显威力。
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