Pandas erstellen Serien
Die PANDAS-Serie ist ein eindimensionales Array, das jedes python-kompatible Datenformat speichern kann und die Etiketten verwendet. Die Etiketten, aus denen der Index besteht. Die primäre Datenstruktur, die vom Pandas-Framework verwendet wird, um eine eindimensionale Daten zu speichern. Die Serie ähnelt der Spalte einer Tabelle. Es enthält eine oder mehrere Zeilen von Datenelementen, die gemeinsam nach einem gemeinsamen Titel organisiert wurden.
Kreation der Pandas -Serie
Die Daten, die wir in Pandas anwenden. In diesem Artikel konzentrieren wir uns jedoch auf die Informationen, die aus der Datei selbst stammen, um die Dinge einfach zu halten.
Listen, Diktate, skalare Daten und andere Datenstrukturen können verwendet werden, um die PANDAS -Serie zu generieren. Es gibt viele Möglichkeiten, eine Serie zu konstruieren; Nur wenige von ihnen werden hier gegeben.
Die Syntax Für die Erstellung der Pandas -Serie lautet wie folgt:
Stellen Sie sicher, dass die PANDAS -Bibliothek vor der Verwendung eines der Operationen zur Generierung der Serie importiert wird.
Beispiel 1: Erstellen einer grundlegenden Serie
Da es sich bei Pandas um eine Bibliothek von Drittanbietern handelt, müssen wir sie zunächst mit der Erklärung der PANDAS-Erklärung in unsere Python-Datei importieren. Der als pd Die Sprache wird dann im Skript verwendet, um Pandas als „PD“ zu bezeichnen.Die Bibliothek der Pandas ist jetzt für uns zugänglich, sodass wir unsere Basisserie aufbauen können.
Das erste Skript erstellt eine neue Variable mit dem Namen "SRS" und setzt sie auf die Ausgabe des Aufrufens der PD.Serie () Funktion. Die Daten, mit denen Sie die Serie konstruieren möchten, sollten in die Klammern eingefügt werden, auch als Parameter bezeichnet. In diesem Beispiel erstellen wir eine leere Serie, also lassen wir die Klammern der PD.Serie () Funktion leer.
Wenn Sie das Skript ausführen, wird Ihre erste leere Serie angezeigt. Durch die Verwendung der Druckfunktion, um die Ausgabe an das Terminal anzuzeigen, können Sie überprüfen, ob alles erreicht ist.
Dadurch wird die folgende Ausgabe angezeigt, in der die Serie den Float als Standarddatenformat verwendet.
Beispiel 2: Generierung einer Serie aus einer Liste
Der erste Schritt beim Erstellen einer Serie aus einer Liste besteht darin, die Liste zu erstellen, und dann kann die Serie aus der Liste erstellt werden.
Die Python -Liste, die als Grundlage für diese Serie diente, wird in Klammern deklariert ([]). Wir haben die Liste deklariert, sie der Variablen „LS“ zuweisen und dann die Variable „LS“ als Parameter an die PD gesendet.Serie () Methode.
Das Folgende ist die Ausgabe der Print () -Anweisung. Hier wird der Datentyp als Objekt deklariert.
Beispiel 3: Generierung einer Serie aus einem Array
Ein weiteres Open-Source-Python-Paket zur Erleichterung der analytischen Berechnungen ist numpy. Das Numpy -Array, das die Python -Listen durch Optimierung von Raum und Effizienz verbessert, ist eine der wichtigsten Merkmale. Aufgrund dieser zugrunde liegenden Diskrepanzen gibt es keine signifikanten Unterschiede in der Struktur von Python -Listen und Numpy -Arrays. Dies impliziert, dass der Prozess zur Generierung einer Serie mit einem Array weitgehend ähnlich ist, um eine Liste zu generieren, mit der Ausnahme, dass Sie sowohl die Pandas als auch die Numpy -Bibliotheken importieren müssen.
Wir haben eine variable „Info“ genauso erstellt wie in den vorherigen Abbildungen. Um ein Array zu erstellen, müssen Sie die NP ausführen. Array () Funktion in Verbindung mit der Einbeziehung der Numpy -Bibliothek zusammen mit der Pandas -Bibliothek, die die einzige zusätzliche Anforderung aus der List -Methodik ist. Nach Abschluss dieses Prozesses nennen wir die PD.Serie () Methode mit dem Array (Info) als Ausdruck.
Die Ergebnisse stimmen mit dem überein, was Sie unter Berücksichtigung des List (LS) -Ergebnisses erwarten können.
Der Index der Serie beginnt bei 0 und geht bis zu -1, was standardmäßig ihre Länge ist.
Beispiel 4: Generierung einer Serie aus einem Array mit einem Index mit
Um eine Reihe eines manuell angegebenen Index anstelle des Standards zu ermitteln, erfordert das Indexargument eine Liste von Einträgen mit einem gleichen Bereich von Elementen wie die Größe des Arrays.
Hier weisen wir den "Tag" -Datensatz eine angepasste Liste (["S", "U", "N", "D", "A," Y ") zu, indem wir ihn als Eingabe für das Indexargument angeben.
Der Ausgang ist im Folgenden dargestellt:
Die Liste, die Sie beim Generieren der Serie angegeben haben, hat nun den Platz der Standard -0 -indizierten Tags (0, 1, 2, 3) eingenommen. Das am weitesten verbreitete Etikett, da es jedoch Zugriff auf eine völlig andere Suchtechnik bietet.
Beispiel 5: Generierung einer Reihe aus einem Wörterbuch erzeugen
Wörterbücher sind Datengruppen, die als Schlüsselkombinationen in Python strukturiert sind. Mit jedem Schlüssel wird nur ein Datenwert zugeordnet, was eindeutig ist. Eine Probe ist im folgenden Serienansatz zu sehen:
Wir deklarieren ein Wörterbuch mit den lockigen Klammern genauso wie wir es tun, während wir eine Liste erstellen. In diesem Fall wird die Variable „DT“ zugewiesen, um sich auf das Objekt zu beziehen. Die Schlüsselwertpaare sind im „DT“ enthalten. Zum Beispiel lautet der Wert "5" -Wertzahl "Pandas". Die PD.Serie () Funktion wird jetzt mit dem Wörterbuch als Parameter aufgerufen.
Wenn Sie die Druckanweisung anrufen, erhalten Sie die im folgende Bild angezeigte Ausgabe:
Sie könnten einen Unterschied zwischen diesem und den anderen beobachten. Die Standard -Index -Tags werden mit den Schlüssel in unserem Wörterbuch ausgetauscht. Jetzt können wir die Werte aus unserer Serie basierend auf der numerischen oder der String -Etikett abrufen. Die Dictionary -Transformation in die Serie ist eine schnelle und einfache Technik, um einen eindeutigen Index anzugeben und die Schlüsselwerte zu behalten.
Beispiel 6: Generierung einer Serie aus Skalarwerten
Ein Index sollte angegeben werden, um eine Reihe zu generieren, wenn die Eingabe ein skalarer Wert ist. Um der Länge des Index zu entsprechen, würde dieser Wert repliziert.
Das Terminal zeigt die folgende Ausgabe an, wenn Sie die Druckanweisung ausführen:
Beispiel 7: Generierung einer Reihe von Numpy Function
Numpy hat eine Vielzahl von Funktionen, die zum Aufbau von Serien eingesetzt werden können, einschließlich des Numpy.Linspace () und Numpy.willkürlich.radn () Funktionen. In dieser Illustration werden wir den Numpy verwenden.Linspace () -Methode zum Erstellen der Serie.
Im vorherigen Code -Snippet haben wir zwei Variablen initialisiert: "SR1" und "SR2". Wir haben die NP aufgerufen.Linspace () -Funktion innerhalb der Klammern der PD.Serienfunktion und bestanden die 3 Parameter - den niedrigsten Wert, den höchsten Wert und die Länge des Arrays. Dann verwendeten wir die Print () -Antage, um beide Serien nacheinander anzuzeigen.
Der resultierende Bildschirm ist im Folgenden angegeben:
Abschluss
In der heutigen Diskussion haben wir das Thema „Pandas.Serie () ”Funktion. Wir haben den Artikel in zwei Abschnitte unterteilt: Einführung und Beispiele. Im ersten Teil des Artikels haben wir Sie in die PANDAS -Serie vorgestellt: Was sie sind und warum wir sie in Python verwenden. Im nächsten Abschnitt haben wir die verschiedenen Methoden zum Erstellen einer Reihe definiert und erklärt. Wir haben auf den sieben verschiedenen Techniken ausgearbeitet, um eine Serie mit der Pandas -Serie -Funktion zu generieren, und versuchten, alle in den Beispielcodes ausführenden Schritten zu erklären, die wir für die praktische Implementierung auf Spyder verwendeten. Wir hoffen, dass dieser Artikel Ihnen beim Erlernen des Pandas -Serienmoduls hilft.