Python数据结构：神奇的序列决战二世祖

Hello，大家好，我是可乐。

这是Python数据分析系列的第5篇文章，今天要说的是数据结构中的序列（Series），Series是由一组数据和一组行索引构成的一维数组，可以理解为Excel里没有列名的一列数据。

要使用Series，就要导入pandas模块。

importpandasaspd
1.建

新建一个Series，用pd.Series，可以从列表中创建

#从列表中新建一个序列
In[1]:S1=pd.Series([2,4,6,8])
S1
Out[1]:02
14
26
38
dtype:int63


输出的第一列[0,1,2,3]是这个序列S1的索引，第二列[2,4,6,8]是S1的值，与列表最主观的不同是，列表是横向排列，序列时纵向排列的。

同时可以看到，在不指定索引的情况下，默认索引从0开始递增，当然也可指定索引，如下例, 给S2序列指定了从1开始递增的索引，用index给它赋值。

In[2]:S2=pd.Series(["a","b","d","e"],index=[1,2,3,4])
S2
Out[2]:1a
2b
3d
4e
dtype:object


还可以从字典中创建，这时键就是该序列的索引。

In[3]:S3=pd.Series({"Tom":101,"Tony":102,"Judy":103})
S3
Out[3]:Tom101
Tony102
Judy103
dtype:int64
2.增

在序列中新增数据，实际上是创建一个新的序列，然后将两个序列纵向合并。如在S2的基础上，把S1追加过去，用append方法，这样就间接实现了往S2序列中增加数据。

In[4]:S2.append(S1)
Out[4]:1a
2b
3d
4e
02
14
26
38
dtype:object


又或者，只想在S2序列中增加一个“f”的值，还是这样。

In[5]:S_f=pd.Series(["f"],index=[5])
S2.append(S_f)
Out[5]:1a
2b
3d
4e
5f
dtype:object
3.删

删除序列中的值，用drop方法按照索引删除，如要删除a这个值，drop里填写a对应的索引1，注意不是0，因为这不是默认索引，是我们设置了的从1开始递增的索引。

In[6]:#删除
S2.drop([1])
Out[6]:2b
3d
4e
5f
dtype:object


上面的例子是删除一个值，也可以删除多个值

In[7]:#删除
S2.drop([1,3])
Out[7]:2b
4e
5f
dtype:object
4.查 查找某个值是否在序列中

同样用in操作符，这里就不多说了，要说一下另一个方法，isin，返回的是布尔值。

In[8]:#查找
S2.isin([a,f])
Out[8]:2FALSE
4FALSE
5TRUE
dtype:bool


查找S2序列中是否包含“a”和"f"的值，索引5是f，所以返回TRUE，其他都返回FALSE。