【Python 实战基础】Pandas中Series的创建和数据类型转换

目录

一、实战场景

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

运行结果

2、转换Series的数据类型 

运行结果

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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

马上安排！

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

 菜鸟实战，持续学习!