import pandas as pd
import numpy as np
Series 是一个带标签的一维数组，能够保存任何数据类型（整数、字符串、浮点数、Python 对象等）。轴 axis 标签统称为索引 index。
创建 Series 对象
创建 Serires 对象需要提供 data 和 index 两个参数。其中 index 是需要传入的索引，即轴标签列表。因此，根据数据类型可以分为如下几种情况：
ndarray
如果 data 是 ndarray，则 index 必须与 data 的长度相同。
pd.Series(np.random.randn(5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
a -0.840342
b 1.301792
c -0.542978
d -0.057463
e -2.716027
dtype: float64
如果没有传递索引，则将创建一个具有值 [0, ..., len(data) - 1] 的索引。
pd.Series(np.random.randn(5))
0 -0.237221
1 -0.126770
2 0.737682
3 -0.093711
4 -0.632866
dtype: float64
dict
pd.Series({'b': 1, 'a': 0, 'c': 2})
b 1
a 0
c 2
dtype: int64
标量值
如果数据是标量值，则必须提供索引。该值将重复以匹配索引的长度。
pd.Series(5.0, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
a 5.0
b 5.0
c 5.0
d 5.0
e 5.0
dtype: float64
Series 类似 ndarray
Series 的行为与 ndarray 非常相似，并且是大多数 NumPy 函数的有效参数。
索引和切片
注意：切片等操作也会对索引进行切片。
s = pd.Series(np.random.randn(5), index=["a", "b", "c", "d", "e"])
s
a -0.669858
b -0.669152
c -0.228237
d -2.224927
e 0.038875
dtype: float64
s[0]
-0.6698575320970594
s[:3]
a -0.669858
b -0.669152
c -0.228237
dtype: float64
矩阵索引
s[s > s.median()]
c -0.228237
e 0.038875
dtype: float64
s[[4, 3, 1]]
e 0.038875
d -2.224927
b -0.669152
dtype: float64
数学运算
np.exp(s)
a 0.511781
b 0.512143
c 0.795935
d 0.108075
e 1.039641
dtype: float64
ndarry 属性
s.array
<PandasArray>
[ -0.6698575320970594, -0.6691515909398379, -0.22823732871328664,
-2.224927424376556, 0.03887527676649628]
Length: 5, dtype: float64
s.dtype
dtype('float64')
强制类型转换
s.to_numpy()
array([-0.66985753, -0.66915159, -0.22823733, -2.22492742, 0.03887528])
Series 类似 dict
Series 就像一个固定大小的 dict，可以通过索引标签获取和设置值：
s['a']
-0.6698575320970594
s['e'] = 12.0
s
a -0.669858
b -0.669152
c -0.228237
d -2.224927
e 12.000000
dtype: float64
'e' in s, 'f' in s
(True, False)
如果未包含标签，会抛出异常：
try:
s['f']
except KeyError:
print('KeyError')
KeyError
使用 get 方法，缺少的标签将返回 None 或指定的默认值：
s.get('f')
s.get('f', np.nan)
nan
向量化操作和标签对齐
使用原始 NumPy 数组时，通常不需要逐个值循环。在 pandas 中使用 Series 时也是如此。Series 也可以传递给大多数需要 ndarray 的 NumPy 方法。
s + s
a -1.339715
b -1.338303
c -0.456475
d -4.449855
e 24.000000
dtype: float64
s * 2
a -1.339715
b -1.338303
c -0.456475
d -4.449855
e 24.000000
dtype: float64
Series 和 ndarray 之间的一个关键区别是 Series 之间的操作会根据标签自动对齐数据。因此，您可以编写计算而不考虑所涉及的系列是否具有相同的标签。
s[1:] + s[:-1]
a NaN
b -1.338303
c -0.456475
d -4.449855
e NaN
dtype: float64
未对齐系列之间的操作结果将包含所涉及的索引的并集。如果在一个系列或另一个系列中找不到标签，则结果将被标记为缺失 NaN。
name 属性
s = pd.Series(np.random.randn(5), name="something")
s
0 0.042130
1 0.067907
2 -1.121646
3 -1.390116
4 -0.990718
Name: something, dtype: float64
s.name
'something'
在许多情况下，Series 名称将自动分配，特别是在获取 DataFrame 的一维切片时。详见 DataFrame 章节。
s2 = s.rename('different')
s2.name
'different'
请注意，s 和 s2 指的是不同的对象。