【Python 实战基础】Pandas中Series的创建和数据类型转换

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

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。

  • 文件读写
  • 基础语法
  • Pandas的Series对象
  • DataFrame
  • Pandas
  • *numpy

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!

Original: https://blog.csdn.net/qq_39816613/article/details/126248245
Author: 菜鸟实战
Title: 【Python 实战基础】Pandas中Series的创建和数据类型转换

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