Pandas (1) - Series
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Series
-シリーズ:1 Dアレイ、Vector
-DataFrame:Matrix
-シリーズ:1次元配列、Vector(すべてのデータ型が同じ)
-dtypeを指定しない場合、最大容量のdtype(stringはobject)を指定します.
- index, values, dtype
-indexは0から始まりますが、明示的に指定することもできます.
Ex.宣言
```
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
# -------------------------------------------
ser = Series([1, 2, 3, 4, 5])
ser
#
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
dtype : int64
``` ```
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
# -------------------------------------------
ser = Series([1, '2', 3.0, '네번째', 5])
ser[0] # 1
ser[3] # 네번째
ser.dtype # object ; 가장 용량이 큰 type으로 설정
``` ```
ser1 = Series(np.random.randint(10, 20, 5))
ser1.index # RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)
ser1.values # [12 12 15 15 16]
ser1.dtype # int32
``` ```
ser1 = Series(np.random.randint(10, 20, 5), index = list('abcde'))
ser1.index # Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')
ser1.values # [19 19 14 17 18]
ser1.dtype # int32
ser1.shape # (5,)
``` - indexing/slicing
-数値の使用:最後の数値インデックスは含まれません
-ラベルの使用:最後のラベルを含める
Ex.
```
ser1 = Series(np.random.randint(10, 20, 5), index = list('abcde')) # [19 19 14 17 18]
ser1[0] # 19
ser1['a'] # 19
ser1[1:4] # 19 14 17
ser1['b':'d'] # 19 14 17
``` -AN:データがありません.float64
Ex.
```
ser1 = Series(np.random.randint(10, 20, 5), index = list('abcde')) # [19 19 14 17 18]
ser1_1 = ser1[::2] # step 2
# ------- ser1 -------
a 19
b 19
c 14
d 17
e 18
dtype : int32
# ------- ser1_1 -------
a 19
c 14
e 18
dtype : int32
# ------- 연산 -------
resSer = ser1 + ser1_1
resSer
a 38.0
b NaN
c 28.0
d NaN
e 36.0
dtype : float64
``` -isnull()ifna():NaN値の場合はTrue
-notnull():NaN値でない場合はTrue
Ex.
```
# ------- isnull -------
resSer.isnull()
a False
b True
c False
d True
e False
dtype : bool
# ------- notnull -------
resSer.notnull()
a True
b False
c True
d False
e True
dtype : bool
# ------------------------
resSer.isnull().sum() # 2
``` Reference
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