如何将Pandas中Series创建与数据类型转换过程描述成一个长尾？

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目录

一、实战场景

二、主要知识点

三、菜鸟实战

1. 创建Python文件 2. 使用Numpy创建Series 3. 转换Series的数据类型 4. 补充 1. 创建Python文件 2. 使用数据list创建Series 3. 将数据list转换为Pandas的Series对象

目录

• 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

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 = 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 = 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 = pd.Series(data=grades) numbers = data.tolist() #Series的值转换成list print(numbers)

运行结果 ：

[80, 90, 85, 100]

到此这篇关于Pandas中Series的创建及数据类型转换的文章就介绍到这了,更多相关Pandas Series 内容请搜索自由互联以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持自由互联！