Что такое Series в Pandas? 🐼

Series в библиотеке Pandas - это одномерная структура данных, представляющая собой индексированный массив элементов определенного типа данных. Серия позволяет легко манипулировать и агрегировать данными.

Вот пример:

import pandas as pd

# Создание серии из списка
data = [1, 3, 5, 7, 9]
series = pd.Series(data)

print(series)

Результат:

0    1
1    3
2    5
3    7
4    9
dtype: int64

В этом примере мы создаем серию из списка чисел и выводим ее содержимое. Каждый элемент имеет свой уникальный индекс, начиная с 0.

Здесь нет пустых обещаний, сыграйте, как чемпион! 🌟

Что такое Series в Pandas?

В библиотеке Pandas, Series (серия) является основным структурным компонентом данных. Она представляет собой одномерный объект, похожий на массив или список, который может содержать данные различных типов (числа, строки, булевы значения и т.д.). В Series данные хранятся в связке со списком меток (индексом), который идентифицирует каждое значение в серии.

Создание Series

Для создания Series в Pandas можно использовать различные способы. Вот некоторые из них:

import pandas as pd

# Создание Series из списка
my_list = [10, 20, 30, 40, 50]
series_from_list = pd.Series(my_list)
print(series_from_list)

# Создание Series из словаря
my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
series_from_dict = pd.Series(my_dict)
print(series_from_dict)

# Создание Series из массива NumPy
import numpy as np
my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
series_from_array = pd.Series(my_array)
print(series_from_array)

В примере выше созданы три Series: series_from_list, series_from_dict и series_from_array.

Индексация и доступ к значениям в Series

После создания Series, можно получить доступ к отдельным значениям, используя индексацию. В Pandas доступны два типа индексации:

• По позиции - позволяет получить значение по его позиции в серии, как в обычном списке или массиве.
• По метке индекса - позволяет получить значение по его метке индекса, как в словаре.

# Индексация по позиции
print(series_from_list[2])  # Выводит 30

# Индексация по метке индекса
print(series_from_dict['b'])  # Выводит 2

Операции с Series

Series поддерживает множество операций, таких как арифметические операции, фильтрация, сортировка и другие.

# Арифметические операции
series_1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
series_2 = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50])

# Сложение двух Series
sum_series = series_1 + series_2
print(sum_series)

# Фильтрация с использованием условий
filtered_series = series_1[series_1 > 2]
print(filtered_series)

# Сортировка по значениям
sorted_series = series_2.sort_values()
print(sorted_series)

Применение функций к Series

Series обладает возможностью применять функции ко всем значениям в серии. Для этого можно использовать методы apply() и map().

# Пример применения функции с использованием apply()
series = pd.Series([1, 2, 3])

def square(x):
    return x ** 2

squared_series = series.apply(square)
print(squared_series)

# Пример применения функции с использованием map()
names = pd.Series(['Alice', 'Bob', 'Charlie'])

def add_greeting(name):
    return 'Hello, ' + name

greetings = names.map(add_greeting)
print(greetings)

Резюме

Series в Pandas представляет собой мощный инструмент для хранения и манипуляции одномерными данными. Он позволяет легко создавать, индексировать и выполнять различные операции с данными. Благодаря широкому выбору методов и функций, Series является идеальным инструментом для работы с данными в Python.