京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Series 是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之 相关的数据标签(即索引)组成。
一、对于Series定义的理解
1.Series像是一个Python的dict类型,因为它的索引与元素是映射关系
2. Series也像是一个ndarray类型,因为它也可以通过series_name[index]方式访问
3. Series是一维的,但能够存储不同类型的数据
4.每个Series都有一组索引与数据对应,若不指定则默认为整型索引
5.不显式指定index
二、Series常用属性

三、Series常用函数


四、Series基本用法
1.常规查询:使用索引,或者使用序号
series0 = Series(np.array(range(3)), index = ["first", "second", "third"], dtype=int)
print(series0[1])
print("#" * 30)
print(series0["first"])
2.切片查询
(1)索引切片,闭区间
(2)序号切片,前闭后开
series0 = Series(np.array(range(3)), index = ["first", "second", "third"], dtype=int)
print(series0["second": "third"])
print("#" * 30)
print(series0[1:2])
second 1
third 2
dtype: int32
##############################
second 1
dtype: int32
3、条件查询
series0 = Series(np.array(range(3)), index = ["first", "second", "third"], dtype=int)
print(series0[series0 > 0])
second 1
third 2
dtype: int32
4、新增
series0 = Series(np.array(range(3)), index = ["first", "second", "third"], dtype=int)
series0["fourth"] = 3
print(series0)
first 0
second 1
third 2
fourth 3
dtype: int64
5、删除
只能根据索引进行删除,无法直接删除值
series0 = Series(np.array(range(3)), index = ["first", "second", "third"], dtype=int)
series0 = series0.drop("third")
print(series0)
first 0
second 1
dtype: int32
6、修改
series0 = Series(np.array(range(3)), index = ["first", "second", "third"], dtype=int)
series0["first"] = "first-modify"
print(series0)
series0[1] = "second-modify"
print(series0)
first first-modify
second 1
third 2
dtype: object
first first-modify
second second-modify
third 2
dtype: object
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-08-12在数据分析、统计建模、数据挖掘与商业调研过程中,原始数据往往无法做到绝对干净规整。受系统故障、人工录入失误、设备误差、突 ...
2026-08-11在数据分析工作中,聚类分析是典型的无监督学习方法,核心作用是依据数据自身的多维特征,将相似样本自动划分为若干类别,实现“ ...
2026-08-11 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-11AB实验是互联网产品迭代、营销优化、功能升级的核心科学验证手段,通过流量随机分组、对照组与实验组对比,科学验证策略、功能、 ...
2026-08-10在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率、降低数据库IO开销、优化系统性能的核心手段。普通单列索引仅适配简单查询场景,面对 ...
2026-08-10 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-08-10在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04