import pandas as pdapp
data = pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c'])函數
data['d'] = 4spa
data
Out[70]:
a 1
b 2
c 3
d 4索引
data原函數改變,增長對應的值pandas
注意兩點:1.append()內須要添加pd.Series元素class
2.append添加元素後,原函數沒有改變(這點區分字典)import
data.append(pd.Series([5],index=['e'])object
Out[71]:
a 1
b 2
c 3
d 4
e 5
dtype: int64date
data
Out[72]:
a 1
b 2
c 3
d 4
dtype: int64im
s1 = pd.Series([1,2,3])
s2 =pd.Series([4,5,6,7])
s3 = pd.Series([4,5,6],index=[5,6,7])
s1.append(s2)
Out[57]:
0 1
1 2
2 3
0 4 注意新添加的數據的索引從0開始從新填寫
1 5
2 6
3 7
dtype: int64
In [62]: s1.append(s3)
Out[62]:
0 1
1 2
2 3
5 4 添加的索引爲s3已經定義好的索引
6 5
7 6
In [63]: s1.append(s2, ignore_index=True)
Out[63]:
0 1
1 2
2 3
3 4 若是添加 ignore_index=True,那麼索引會自動按順序添加
4 5
5 6
dtype: int64
三種:1.del 2.pop() 3.drop()
原函數'a'被刪除
del data['a']
data
Out[75]:
b 2
c 3
d 4
dtype: int64
獲得一個返回值,原函數'b'被刪除
pop的一個小應用 : data['e']=data.pop('d') 將索引'd' 改成'e'
data.pop('b')
Out[76]: 2
data
Out[77]:
c 3
d 4
dtype: int64
注意:使用drop,原函數沒有刪除(字典裏沒有drop,注意區別)
data.drop('c')
Out[79]:
d 4
dtype: int64
data
Out[80]:
c 3
d 4
dtype: int64
data['c']=66
data
Out[82]:
c 66
d 4
dtype: int64
注意點:update內部必須是Series函數
更新多個數據
datas_pys.update(pd.Series([2,3,4],index = ['want','to','do']))
datas_pys
Out[44]:
i 0
want 2
to 3
do 4
dtype: int32
更新單個數據
datas_pys.update(pd.Series([11],index=['to']))
datas_pys
Out[49]:
i 0
want 2
to 11
do 4
dtype: int32
注意:修改必須全部索引一塊兒修改
data.index = ['a','b']
Out[107]:
a 33
b 4
dtype: int64
data['a']
Out[108]: 33
data.values
Out[109]: array([33, 4], dtype=int64)
data.index
Out[110]: Index(['a', 'b'], dtype='object')