data_client

Технологии Blogger.

Series в Pandas. Создание серий и работа со значениями

В Pandas есть два основных вида структур данных: Series и Dataframe. В этом уроке пойдет речь, как вы уже догадались, о Series.

Если вы работали ранее в Excel, то Dataframe – это аналог таблицы, в которой есть хотя бы одна строка и пара столбцов, а Series – это аналог одного столбца, в котором есть хотя бы одна строка, в Pandas.  При работе с Pandas, чаще всего вы будете работать с Dataframe, а Dataframe фактически состоит из Series, поэтому нам важно понимать, как с ними работать.

Series в Pandas. Создание серий и работа со значениями

Перед тем как начать работать с сериями, нам необходимо импортировать Pandas. Для этого запустите Jupyter Notebook и введите следующую строку

import pandas as pd
Если у вас не установлен Pandas, то при выполнении команды вы получите ошибку, прочитайте статью "Excel и Python. Основы взаимодействия" на нашем сайте, чтобы узнать, как его установить

Создание серий

При помощи списка. Для создания Series при помощи списка, можно воспользоваться конструктором:

series_01 = pd.Series(['Cat', 'Dog', 'Fish'])

Series в Pandas. Создание серий и работа со значениями

При помощи списка с указанием индексов. В предыдущем способе индексы для каждого значения в серии были установлены автоматически от 0 до 2, но мы можем указать индексы так, как нам было бы удобно, используя именованный аргумент index:

series_02 = pd.Series(['Cat', 'Dog', 'Cow'], index =['Animals_00','Animals_01','Animals_02'])

Series в Pandas. Создание серий и работа со значениями
При помощи словаря. Используя словарь, мы можем указать для каждого индекса нужное нам значение:

series_03 = pd.Series({'Animals_00':'Cat', 'Animals_01':'Dog', 'Animals_02': 'Cow'})

Series в Pandas. Создание серий и работа со значениями

Мы получили такой же результат, как и в способе №2, каким из них пользоваться, выбирайте исходя из ситуации.

Работа со значениями в Series

После того, как мы создали серию, нам необходимо каким-то образом получать из нее данные, их редактировать и т.п.

Что бы посмотреть все значения в серии, можно воспользоваться атрибутом values

series_03.values

Series в Pandas. Создание серий и работа со значениями

Что бы посмотреть все индексы в серии, используйте атрибут index

series_03.index

Series в Pandas. Создание серий и работа со значениями

Получить доступ к определенному значению в серии можно через синтаксис словаря либо точечный синтаксис при помощи ассоциативных меток

series_03['Animals_01']
series_03.Animals_01

Точечный синтаксис имеет ограничения (не будет работать если в названии индекса есть, к примеру, русские буквы или пробел), поэтому я рекомендую использовать всегда синтаксис словаря.

Получить значение также можно при помощи числового ключа, важно помнить, что нумерация в сериях начинается с 0, т.е. для первой строки в серии числовой ключ будет 0.

series_03[1]
Series в Pandas. Создание серий и работа со значениями
Получить несколько значений в серии можно используя список ассоциативных меток
series_03[['Animals_01', 'Animals_02']]
Series в Pandas. Создание серий и работа со значениями
Кроме того, что получать значения из серии, мы можем их также и изменять, присваивая новые значения
series_03['Animals_02'] = 'Pig'

Также мы можем создавать новые строки в серии.

series_03['Animals_03'] = 'Sheep'

Series в Pandas. Создание серий и работа со значениями
Кроме вышеперечисленных способов получения и изменения данных из Series, мы можем воспользоваться атрибутами at и iat. Атрибут at используется для получения/изменения данных по ассоциативной метке, а iat по числовому ключу.
series_03.at['Animals_02'] = 'Cow'

Series в Pandas. Создание серий и работа со значениями

series_03.at['Animals_04'] = 'Сhicken'

Series в Pandas. Создание серий и работа со значениями
series_03.iat[4]
series_03.iat[4] = 'Goat'
 
Series в Pandas. Создание серий и работа со значениями
Это все моменты, на которых я хотел остановиться в этом уроке о создании серий и работе со значениями в Pandas. Готовый пример ноутбука по этому уроку вы можете скачать по этой ссылке.

Опубликовать в Google Plus