Series基础

#coding=utf-8
import pandas as pd
import numpy as np

'''
什么是Series？
一维数组的数组加上索引组成
'''

#创建Series三种方式
#方式一：通过list方式创建
a_list=[1,2,3,4]
sea=pd.Series(a_list)
print(sea)
'''
结果：
0    1
1    2
2    3
3    4
dtype: int64
'''
#方式二：通过array方式创建
na=np.array([1,2,3,4])
sea=pd.Series(na)
print(sea)
'''
结果:
0    1
1    2
2    3
3    4
dtype: int32
'''
#方式三：通过dict方式创建
dists={"b":1,"a":2,"c":3}
sea=pd.Series(dists)
print(sea)
'''
结果：
a    2
b    1
c    3
dtype: int64
'''



#指定Series的索引index
na=np.array([1,2,3,4,5])
s4=pd.Series(na)
print(s4)
'''
0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
dtype: int32
'''
s4=pd.Series(na,index=[1,2,3,4,5])
print(s4)
'''
1    1
2    2
3    3
4    4
5    5
dtype: int32
'''
s4=pd.Series(na,index=['a','b','c','d','e'])
print(s4)
'''
a    1
b    2
c    3
d    4
e    5
dtype: int32
'''


#获取Series的数据
#获取索引
print(s4.index)
#结果：Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')

#获取数值
print(s4.values)
#结果：[1 2 3 4 5]


#Series的运算
#相加运算
print(s4 + 1)
'''
a    2
b    3
c    4
d    5
e    6
dtype: int32
'''

#相减运算
print(s4-1)
'''
a    0
b    1
c    2
d    3
e    4
dtype: int32
'''

#相乘运算
print(s4*2)
'''
a     2
b     4
c     6
d     8
e    10
dtype: int32
'''

#相除运算
print(s4/2)
'''
a    0.5
b    1.0
c    1.5
d    2.0
e    2.5
dtype: float64
'''

#筛选大于3的值
print(s4[s4>3])
'''
d    4
e    5
dtype: int32
'''
print(s4[s4>3].values)
#结果：[4 5]



#Series之间的操作
'''
对应相同的index之间会做操作，不同的索引，最终结果之赋值为NaN
'''
SEA=pd.Series({"a":1,"b":2,"c":3})
SEB=pd.Series({"b":4,"c":5,"d":6})
print(SEA+SEB)
'''
a    NaN
b    6.0
c    8.0
d    NaN
dtype: float64
'''