PythonのSerise基礎編

1 D配列Serise
Seriseが作成した1次元配列がNumpyと異なる点は、インデックスを表示したり、インデックスをカスタマイズしたりできる点です.取得配列は異なりません.インデックスを使用できます.
作成方法:
1辞書によって作成され、辞書のkeyはindexであり、valuesはvaluesである.

import numpy as np
import pandas as pd
dic = {'a':1 ,'b':2 , 'c':3, 'd':4, 'e':5}
s = pd.Series(dic)
print(s)
'''
a    1
b    2
c    3
d    4
e    5
dtype: int64
'''

2配列から作成(1 D配列)

import numpy as np
import pandas as pd
arr = np.random.randn(5)
s = pd.Series(arr)
print('===========================”')
print(s)
#   index  0  ，   1   
print('===========================”')
s = pd.Series(arr, index = ['a','b','c','d','e'],dtype = np.object)
print(s)
# index  ：  index，      
# dtype  ：      
'''
===========================”
0   -0.185145
1   -2.112276
2   -1.502122
3    1.018762
4    0.262129
dtype: float64
===========================”
a   -0.185145
b    -2.11228
c    -1.50212
d     1.01876
e    0.262129
dtype: object
'''

注意:random.sample(range(80100),4)は,データを生成するのに便利な方法である.
注意:残りの操作はリストのスライスインデックスなどを参照し、操作は同じです.