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
原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/758042/
转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！