TechCodeview

Пандас серија се може дефинисати као једнодимензионални низ који је способан да складишти различите типове података. Можемо лако да конвертујемо листу, тупле и речник у серије користећи ' серије ' метода. Ознаке редова серије називају се индексом. Серија не може да садржи више колона. Има следећи параметар:

подаци:То може бити било која листа, речник или скаларна вредност.индекс:Вредност индекса треба да буде јединствена и хеширајућа. Мора бити исте дужине као и подаци. Ако не проследимо ниједан индекс, подразумевано нп.арранге(н) ће се користити.дтипе:Односи се на тип података серије.копија:Користи се за копирање података.

Прављење серије:

Можемо креирати серију на два начина:

јбуттон

1. Направите празну серију
2. Креирајте серију користећи улазе.

Направите празну серију:

Лако можемо да направимо празну серију у Пандас што значи да неће имати никакву вредност.

Синтакса која се користи за креирање празне серије:

 = pandas.Series() 

Пример у наставку креира објекат типа Емпти Сериес који нема вредности и има подразумевани тип података, тј. флоат64 .

Пример

 import pandas as pd x = pd.Series() print (x) 

Излаз

 Series([], dtype: float64) 

Креирање серије помоћу улаза:

Можемо креирати серије користећи различите улазе:

• Низ
• Дикт
• Скаларна вредност

Креирање серије из низа:

Пре креирања серије, прво морамо да увеземо нумпи модул, а затим користите функцију арраи() у програму. Ако су подаци ндарраи, онда прослеђени индекс мора бити исте дужине.

јавасцрипт променљива глобална

Ако не проследимо индекс, онда подразумевано индекс опсег(н) се прослеђује где н дефинише дужину низа, тј. [0,1,2,.... опсег(лен(низ))-1 ].

Пример

 import pandas as pd import numpy as np info = np.array(['P','a','n','d','a','s']) a = pd.Series(info) print(a) 

Излаз

 0 P 1 a 2 n 3 d 4 a 5 s dtype: object 

Направите серију од дицт

Такође можемо креирати серију из дицта. Ако се објекат речника прослеђује као улаз, а индекс није наведен, тада се кључеви речника узимају у сортираном редоследу да би се конструисао индекс .

Ако је индекс прослеђен, вредности које одговарају одређеној ознаци у индексу ће бити извучене из речник .

 #import the pandas library import pandas as pd import numpy as np info = {'x' : 0., 'y' : 1., 'z' : 2.} a = pd.Series(info) print (a) 

Излаз

 x 0.0 y 1.0 z 2.0 dtype: float64 

Направите серију користећи скалар:

Ако узмемо скаларне вредности, онда се мора навести индекс. Скаларна вредност ће се поновити за подударање са дужином индекса.

 #import pandas library import pandas as pd import numpy as np x = pd.Series(4, index=[0, 1, 2, 3]) print (x) 

Излаз

 0 4 1 4 2 4 3 4 dtype: int64 

Приступ подацима из серије са позицијом:

Када креирате објекат типа серије, можете приступити његовим индексима, подацима, па чак и појединачним елементима.

како да преузмете скривене апликације

Подацима у серији се може приступити слично као у ндарраи-у.

 import pandas as pd x = pd.Series([1,2,3],index = ['a','b','c']) #retrieve the first element print (x[0]) 

Излаз

 1 

Атрибути објеката серије

Атрибут серије се дефинише као било која информација која се односи на објекат серије као што су величина, тип података. итд. Испод су неки од атрибута које можете користити да бисте добили информације о објекту серије:

Преузимање индексног низа и низа података серијског објекта

Можемо да преузмемо низ индекса и низ података постојећег објекта серије коришћењем индекса атрибута и вредности.

 import numpy as np import pandas as pd x=pd.Series(data=[2,4,6,8]) y=pd.Series(data=[11.2,18.6,22.5], index=['a','b','c']) print(x.index) print(x.values) print(y.index) print(y.values) 

Излаз

 RangeIndex(start=0, stop=4, step=1) [2 4 6 8] Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object') [11.2 18.6 22.5] 

Преузимање типова (дтипе) и величине типа (итемсизе)

Можете користити атрибут дтипе са објектом серије као дтипе за преузимање типа података појединачног елемента објекта серије, можете користити итемсизе атрибут за приказ броја бајтова додељених свакој ставци података.

 import numpy as np import pandas as pd a=pd.Series(data=[1,2,3,4]) b=pd.Series(data=[4.9,8.2,5.6], index=['x','y','z']) print(a.dtype) print(a.itemsize) print(b.dtype) print(b.itemsize) 

Излаз

нп.цлип

 int64 8 float64 8 

Ретриевинг Схапе

Облик објекта серије дефинише укупан број елемената укључујући вредности које недостају или празне (НаН).

 import numpy as np import pandas as pd a=pd.Series(data=[1,2,3,4]) b=pd.Series(data=[4.9,8.2,5.6],index=['x','y','z']) print(a.shape) print(b.shape) 

Излаз

 (4,) (3,) 

Преузимање димензије, величине и броја бајтова:

 import numpy as np import pandas as pd a=pd.Series(data=[1,2,3,4]) b=pd.Series(data=[4.9,8.2,5.6], index=['x','y','z']) print(a.ndim, b.ndim) print(a.size, b.size) print(a.nbytes, b.nbytes) 

Излаз

 1 1 4 3 32 24 

Провера празнине и присуства НаН

Да бисте проверили да ли је објекат серије празан, можете користити празан атрибут . Слично томе, да бисте проверили да ли објекат серије садржи неке НаН вредности или не, можете користити хассан атрибут.

онцлицк јс

Пример

 import numpy as np import pandas as pd a=pd.Series(data=[1,2,3,np.NaN]) b=pd.Series(data=[4.9,8.2,5.6],index=['x','y','z']) c=pd.Series() print(a.empty,b.empty,c.empty) print(a.hasnans,b.hasnans,c.hasnans) print(len(a),len(b)) print(a.count( ),b.count( )) 

Излаз

 False False True True False False 4 3 3 3 

Функције серије

Постоје неке функције које се користе у серији, а то су: