下面是给出的一组电影和电影票房信息：
电影名票房
1.使用给出的电影数据分别创建一个Series和DataFrame数据，其中Series需使用电影票房信息(y)作为行索引，DataFrame使用默认的index作为行索引
2.用三中方法遍历获取所有电影的票房信息。
3.获取最高票房信息。
1.首先将表格的数据提取出来
move_list = [‘雷神3：诸神黄昏’,’正义联盟’,’东方快车谋杀案’,’寻梦环游记’,’全球风暴’, ‘降魔传’,’追捕’,’七十七天’,’密战’,’狂兽’,’其它’]
y = [73853,57767,22354,15969,14839,8725,8716,8318,7916,6764,52222]
2.导入必要的库
from pandas import Series,DataFrame
3.根据给出的数据创建一个Series数据from pandas import Series
move_list = [‘雷神3：诸神黄昏’,’正义联盟’,’东方快车谋杀案’,’寻梦环游记’,’全球风暴’, ‘降魔传’,’追捕’,’七十七天’,’密战’,’狂兽’,’其它’]
y = [73853,57767,22354,15969,14839,8725,8716,8318,7916,6764,52222]
se1 = Series(data=move_list,index=y)
se1
4.根据给出的数据创建一个DataFrame数据from pandas import Series,DataFrame
move_list = [‘雷神3：诸神黄昏’,’正义联盟’,’东方快车谋杀案’,’寻梦环游记’,’全球风暴’, ‘降魔传’,’追捕’,’七十七天’,’密战’,’狂兽’,’其它’]
y = [73853,57767,22354,15969,14839,8725,8716,8318,7916,6764,52222]
dic = {
‘move_name’:Series(data=move_list),
‘move_data’:Series(data=y)
df = DataFrame(data=dic)
方法一：遍历票房列movie_data#按票房move_data遍历
for value in df[‘move_data’]:
print(value)
print(type(value))
方法二：使用iterrows()遍历#按iterrows()行遍历
for index,row_data in df.iterrows():
print(row_data[‘move_data’])
方法三：使用iteritems()遍历#按iteritems()列遍历
for clo,clo_data in df.iteritems():
print(clo_data)
if clo == ‘move_data’:
print(clo_data)
获取最高票房信息#获取最高票房 #按列遍历 #sorted()方法排序取值
for clo,clo_data in df.iteritems():
print(clo_data)
if clo == ‘move_data’:
print(clo_data)
max_list = sorted(clo_data,reverse=True)#从大到小排序
max = sorted(clo_data,reverse=True)[0] #最大值在第一位
print(max,max_list)
Original: https://blog.csdn.net/weixin_31943957/article/details/113963790
Author: 秘密星星
Title: python series取值_python数据分析实例2-Series和DataFrame
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