Pandas中Series的创建及数据类型转换 Pandas中Series的创建及数据类型

一、实战场景
二、主要知识点
三、菜鸟实战

1、创建 python 文件，用Numpy创建Series
2、转换Series的数据类型

四、补充

1、创建 python 文件，数据list，变成Pandas的Series对象
2、数据dict变成Pandas的Series对象
3、把Pandas的Series对象变成数据list

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
1、创建 python 文件，用Numpy创建Series

#用Numpy创建Seriesimport numpy as npimport pandas as pd s = pd.Series(np.arange(10, 100, 10),# 数值：10~90，间隔10index=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：

10110.0
10220.0
10330.0
10440.0
10550.0
10660.0
10770.0
10880.0
10990.0
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=https://www.it610.com/article/["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：

a1
b2
c3
d4
dtype: int64

四、补充实战场景：
实战场景：Pandas中Series与数据list如何互相转换，Pandas的Series对象变成数据list，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
主要知识点：

文件读写基础语法
Pandas
Pandas的Series对象
互相转换

实战：

1、创建 python 文件，数据list，变成Pandas的Series对象

#使用Pandas#把数据list，变成Pandas的Series对象#把Series输出到命令行import pandas as pd #引入pandas包 courses = ["张三", "李四", "赵五", "李六"] #初始化对象 data = https://www.it610.com/article/pd.Series(data=courses) #Series本身有一个参数 print(data)

运行结果：

0张三
1李四
2赵五
3李六

2、数据dict变成Pandas的Series对象

#使用Pandas#把数据dict，变成Pandas的Series对象#把Series输出到命令行import pandas as pd grades = {"语文": 80, "数学": 90, "英语": 85, "计算机": 100} data = https://www.it610.com/article/pd.Series(data=grades) print(data)

运行结果：

语文80
数学90
英语85
计算机100

3、把Pandas的Series对象变成数据list

#使用Pandas#把Pandas的Series对象变成数据list#把list输出到命令行import pandas as pd grades = {"语文": 80, "数学": 90, "英语": 85, "计算机": 100}data = https://www.it610.com/article/pd.Series(data=grades) numbers = data.tolist() #Series的值转换成listprint(numbers)

运行结果：