pandas中的series数据类型

import pandas as pd
import numpy as np
import names

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写在前面的话：
    1、series与array类型的不同之处为series有索引，而另一个没有;series中的数据必须是一维的，而array类型不一定
    2、可以把series看成一个定长的有序字典，可以通过shape,index,values等得到series的属性
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# 1、series的创建
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（1）由列表或numpy数组创建
        默认索引为0到N-1的整数型索引，如s1;
        可以通过设置index参数指定索引，如s2；
        通过这种方式创建的series，不是array的副本，即对series操作的同时也改变了原先的array数组，如s3
（2）由字典创建
        字典的键名为索引，键值为值，如s4；
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n1 = np.array([1, 4, 5, 67, 7, 43, ])
s1 = pd.Series(n1)
# print(s1)
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0     1
1     4
2     5
3    67
4     7
5    43
dtype: int32
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s2 = pd.Series(n1, index=[\'a\', \'b\', \'c\', \'d\', \'e\', \'f\'])
# print(s2)
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a     1
b     4
c     5
d    67
e     7
f    43
dtype: int32
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# print(n1)
\'\'\'
[ 1  4  5 67  7 43]
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s1[2] = 100
s3 = s1
# print(s3)
\'\'\'
0      1
1      4
2    100
3     67
4      7
5     43
dtype: int32
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# print(n1)
\'\'\'
[  1   4 100  67   7  43]
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dict1 = {}
for i in range(10, 15):
    # names.get_last_name()，随机生成英文名字
    dict1[names.get_last_name()] = i
s4 = pd.Series(dict1)
# print(s4)
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Poole     10
Allen     11
Davis     12
Roland    13
Brehm     14
dtype: int64
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# 2、series的索引
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（1）通过index取值，可以通过下标获取，也可以通过指定索引获取，如s6，s7
（2）通过.loc[]（显示索引）获取，这种方式只能获取显示出来的索引，无法通过下标获取，如s7（推荐）
（3）隐式索引，使用整数作为索引值，使用.icol[]，如s9（推荐）
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s5 = pd.Series(np.array([1, 5, 9, 7, 6, 4, 52, 8]), index=[list(\'abcdefgh\')])
# print(s5)
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a     1
b     5
c     9
d     7
e     6
f     4
g    52
h     8
dtype: int32
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s6 = s5[2]
# print(s6)
\'\'\'
9
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s7 = s5[\'c\']
# print(s7)
\'\'\'
c    9
dtype: int32
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s8 = s5.loc[\'c\']
# print(s8)
\'\'\'
c    9
dtype: int32
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s9 = s5.iloc[2]
# print(s9)
\'\'\'
9
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# 3、series的切片
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    1、series的切片和列表的用法类似，不同之处在于建议使用.loc[:]和.iloc[:]，如s10和s11。当然直接使用[:]也可以。
    2、当遇到特别长的series，我们支取出前5条或后5条数据时可以直接使用.head()或.tail()
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s5 = pd.Series(np.array([1, 5, 9, 7, 6, 4, 52, 8]), index=[list(\'abcdefgh\')])
# print(s5)
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a     1
b     5
c     9
d     7
e     6
f     4
g    52
h     8
dtype: int32
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s10 = s5.loc[\'b\':\'g\']
# print(s10)
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b     5
c     9
d     7
e     6
f     4
g    52
dtype: int32
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s11 = s5.iloc[1:7]
# print(s11)
\'\'\'
b     5
c     9
d     7
e     6
f     4
g    52
dtype: int32
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# 4、关于NaN
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    （1）NaN是代表空值， 但不等于None。两者的数据类型不一样，None的类型为<class \'NoneType\'>，而NaN的类型为<class \'float\'>；
    （2）可以使用pd.isnull(),pd.notnull()，或自带isnull(),notnull()函数检测缺失数据
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# print(type(None),type(np.nan))
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<class \'NoneType\'> <class \'float\'>
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s12 = pd.Series([1,2,None,np.nan],index=list(\'烽火雷电\'))
# print(s12)
\'\'\'
烽    1.0
火    2.0
雷    NaN
电    NaN
dtype: float64
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# print(pd.isnull(s12))
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烽    False
火    False
雷     True
电     True
dtype: bool
\'\'\'
# print(pd.notnull(s12))
\'\'\'
烽     True
火     True
雷    False
电    False
dtype: bool
\'\'\'
# print(s12.notnull())
\'\'\'
烽     True
火     True
雷    False
电    False
dtype: bool
\'\'\'
# print(s12.isnull())
\'\'\'
烽    False
火    False
雷     True
电     True
dtype: bool
\'\'\'
# 取出series中不为空的值
# print(s12[s12.notnull()])
\'\'\'
烽    1.0
火    2.0
dtype: float64
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# series的name属性
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s12.name = \'风水\'
# print(s12)
\'\'\'
烽    1.0
火    2.0
雷    NaN
电    NaN
Name: 风水, dtype: float64
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