【Python 实战基础】Pandas中Series的创建和数据类型转换

目录

一、实战场景

二、主要知识点

文件读写

基础语法

Pandas的Series对象

DataFrame

Pandas

numpy

三、菜鸟实战

1、创建 python 文件,用Numpy创建Series

运行结果

2、转换Series的数据类型 

运行结果


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

  • DataFrame

  • Pandas

  • numpy

三、菜鸟实战

马上安排!

1、创建 python 文件,用Numpy创建Series

#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

 菜鸟实战,持续学习!   

本图文内容来源于网友网络收集整理提供,作为学习参考使用,版权属于原作者。
THE END
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