软件测试|数据分析神器pandas教程（二）

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软件测试|数据分析神器pandas教程（二）_数据

前言

上一篇文章我们介绍了pandas的安装，并且写了一个简单的示例，本篇文章我们就开始学习pandas的数据结构。

数据结构-Series

Pandas Series 类似表格中的一个列（column），类似于一维数组，可以保存任何数据类型。

Series 由索引（index）和列组成，函数如下：

pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)

参数说明：

data：一组数据(ndarray 类型)
index：数据索引标签，如果不指定，默认从 0 开始
dtype：数据类型，默认会自己判断
name：设置名称
copy：拷贝数据，默认为 False

创建一个简单的 Series 实例：

import pandas as pd

a = [4, 5, 6]

mydata = pd.Series(a)

print(mydata)
----------------------
输出内容如下：
0    4
1    5
2    6
dtype: int64

从上可知，如果没有指定索引，索引值就从 0 开始，我们可以根据索引值读取数据代码如下：

import pandas as pd

a = [4, 5, 6]

mydata = pd.Series(a)


print(mydata[1])
----------------------------
输出结果如下：
5

我们也可以指定索引值，这样就可以按照索引输出内容，代码如下：

import pandas as pd

place = ["Jiangxi", "Ganzhou", "Zhanggong"]

mydata = pd.Series(place, index = ["provice", "city", "district"])

print(mydata)

---------------------------------------
输出结果如下：
provice       Jiangxi
city          Ganzhou
district    Zhanggong
dtype: object

同样，我们也可以根据指定的索引输出内容，代码如下：

import pandas as pd

place = ["Jiangxi", "Ganzhou", "Zhanggong"]

mydata = pd.Series(place, index = ["provice", "city", "district"])

print(mydata["city"])

-----------------------
输出结果如下：
Ganzhou

类似字典方法，通过键值对对象创建Series，代码如下：

import numpy as np

place = {"provice": "Jiangxi", "city": "Ganzhou", "district": "Zhanggong"}

mydata = pd.Series(place)

print(mydata)
---------------------------
输出结果如下：
provice       Jiangxi
city          Ganzhou
district    Zhanggong
dtype: object

从输出结果可以得知，字典的键成为了索引，如果我们需要字典中的一部分数据，只需要指定需要数据的索引即可，代码如下：

import numpy as np

place = {"provice": "Jiangxi", "city": "Ganzhou", "district": "Zhanggong"}

mydata = pd.Series(place, index=['city', 'district'])

print(mydata)

----------------------------------------
输出结果如下：
city          Ganzhou
district    Zhanggong
dtype: object

我们同样可以设置 Series 名称参数，代码如下：

import numpy as np

place = {"provice": "Jiangxi", "city": "Ganzhou", "district": "Zhanggong"}

mydata = pd.Series(place, index=['city', 'district'], name="my hometown")

print(mydata)
--------------------------
输出结果如下：
city          Ganzhou
district    Zhanggong
Name: my hometown, dtype: object