Pandas Create Series
La série Pandas est un tableau unidimensionnel qui peut stocker n'importe quel format de données compatible Python et utiliser les étiquettes pour identifier chaque valeur d'entrée pour la récupérer. Les étiquettes qui composent l'index peuvent être des chaînes ou des numéros. La structure de données principale utilisée par le cadre Pandas pour stocker une données unidimensionnelle est une série. La série est similaire à la colonne d'une table. Il contient une ou plusieurs rangées d'éléments de données organisés collectivement par un titre commun.
Création de la série Pandas
Les données que nous utilisons dans Pandas ont tendance à provenir d'une certaine source dans les circonstances générales qui sont en dehors de l'environnement Python. Mais dans cet article, nous nous concentrerons sur les informations qui proviennent du fichier lui-même pour garder les choses simples.
Les listes, les dicts, les données scalaires et d'autres structures de données peuvent être utilisées pour générer la série Pandas. Il existe de nombreuses façons de construire une série; Peu d'entre eux sont donnés ici.
La syntaxe Car la création de la série Pandas est la suivante:
Assurez-vous que la bibliothèque Pandas est importée avant d'utiliser l'une des opérations pour générer la série.
Exemple 1: Création d'une série de base
Parce que Pandas est une bibliothèque tierce, nous devons initialement l'importer dans notre fichier Python en utilisant la déclaration d'importation Pandas. Le comme pd La langue est ensuite utilisée dans le script pour désigner les pandas comme «PD."La bibliothèque des Pandas est désormais accessible, afin que nous puissions commencer à construire notre série de base.
Le premier script crée une nouvelle variable nommée «SRS» et la définit sur la sortie de l'appel du PD.Série () Fonction. Les données que vous souhaitez utiliser pour construire la série doivent être insérées à l'intérieur des supports, également appelés paramètre. Dans cet exemple, nous créons une série vide, nous laissons donc la parenthèse du PD.Série () Fonction vide.
Lorsque vous exécutez le script, votre première série vide apparaît. En utilisant la fonction d'impression pour afficher la sortie sur le terminal, vous pouvez vérifier que tout est accompli.
Cela donne la sortie suivante affichée où la série utilise le flotteur comme format de données par défaut.
Exemple 2: générer une série à partir d'une liste
La première étape de la création d'une série à partir d'une liste consiste à construire la liste, puis la série peut être créée à partir de la liste.
La liste Python qui a servi de base à cette série est déclarée à l'intérieur des parenthèses ([]). Nous avons déclaré la liste, l'attribution à la variable «LS», puis envoyée la variable «LS» en tant que paramètre au PD.Méthode série ().
Ce qui suit est la sortie de l'instruction print (). Ici, le type de données est déclaré comme un objet.
Exemple 3: générer une série à partir d'un tableau
Un autre package Python open source conçu pour faciliter les calculs analytiques est Numpy. Le tableau Numpy, qui améliore les listes Python en optimisant l'espace et l'efficacité, est l'une de ses principales caractéristiques. Il n'y a pas de variations significatives dans la structure des listes de python et des tableaux Numpy en raison de ces écarts sous-jacents. Cela implique que le processus de génération d'une série à l'aide d'un tableau est largement similaire à un pour générer une liste, à l'exception que vous devez importer à la fois les pandas et les bibliothèques Numpy.
Nous avons créé une «info» variable comme dans les illustrations antérieures. Pour créer un tableau, vous devez exécuter le NP. Fonction Array () en conjonction avec l'incorporation de la bibliothèque Numpy avec la bibliothèque de Pandas, qui est la seule exigence supplémentaire de la méthodologie de liste. Une fois ce processus terminé, nous appelons le PD.Méthode série () avec le tableau (info) comme une expression.
Les résultats sont cohérents avec ce que vous pouvez anticiper compte tenu du résultat de la liste (LS).
L'indice de la série commence à 0 et va jusqu'à -1, ce qui est sa longueur, par défaut.
Exemple 4: Génération d'une série à partir d'un tableau ayant un index
Pour établir une série en utilisant un index énoncé manuellement plutôt que la valeur par défaut, l'argument d'index nécessite une liste d'entrées avec une gamme égale d'éléments comme taille du tableau.
Ici, nous attribuons à l'ensemble de données «jour» une liste personnalisée ([«s», «u», «n», «d», «a», «y») en la fournissant comme entrée pour l'argument d'index.
La sortie est indiquée dans les éléments suivants:
La liste que vous avez spécifiée lors de la génération de la série a maintenant pris la place des balises indexées par défaut (0, 1, 2, 3). L'étiquette la plus répandue, cependant, les cordes car elle donne accès à une technique de recherche complètement différente.
Exemple 5: Génération d'une série à partir d'un dictionnaire
Les dictionnaires sont des groupes de données structurés comme des combinaisons clés dans Python. Une seule valeur de données est associée à chaque clé, ce qui est unique. Un échantillon peut être vu dans l'approche de la série suivante:
Nous déclarons un dictionnaire utilisant les accolades bouclées un peu comme nous le faisons pendant que nous construisons une liste. Dans ce cas, la variable «dt» est allouée pour se référer à l'objet. Les paires de valeurs clés sont contenues à l'intérieur du «DT». Par exemple, la clé de valeur «5» est «pandas». Le PD.La fonction série () est maintenant invoquée avec le dictionnaire comme paramètre.
Lorsque vous appelez l'instruction PRINT, vous obtiendrez la sortie affichée dans l'image suivante:
Vous pouvez observer une différence entre cet exemple et les autres. Les balises d'index par défaut sont échangées avec les clés de notre dictionnaire. Maintenant, nous pouvons récupérer les valeurs de notre série en fonction de son étiquette numérique ou de chaîne. La transformation du dictionnaire en série est une technique rapide et facile pour spécifier un index unique et conserver les valeurs clés.
Exemple 6: Génération d'une série à partir de valeurs scalaires
Un index doit être spécifié pour générer une série si l'entrée est une valeur scalaire. Pour correspondre à la longueur de l'indice, cette valeur serait reproduite.
Le terminal montre la sortie suivante lorsque vous exécutez l'instruction d'impression:
Exemple 7: Génération d'une série à partir de la fonction Numpy
Numpy possède une variété de fonctions qui peuvent être utilisées pour construire des séries, y compris le Numpy.lispace () et numpy.aléatoire.fonctions radn (). Dans cette illustration, nous utiliserons le Numpy.Méthode lispace () pour créer la série.
Dans l'extrait de code précédent, nous avons initialisé deux variables: «SR1» et «SR2». Nous avons invoqué le NP.Fonction lispace () à l'intérieur des accolades du PD.fonction de la série et a passé les 3 paramètres - valeur la plus basse, valeur la plus élevée et la longueur du tableau. Ensuite, nous avons utilisé la déclaration print () pour afficher les deux séries, l'une après l'autre.
L'écran résultant est donné dans ce qui suit:
Conclusion
Dans la discussion d'aujourd'hui, nous avons choisi le sujet «Pandas.Série () ”Fonction. Nous avons divisé l'article en deux sections: Introduction et exemples. Dans la première partie de l'article, nous vous avons présenté la série Pandas: ce qu'ils sont et pourquoi nous les utilisons dans Python. Dans la section suivante, nous avons défini et expliqué les différentes méthodes pour créer une série. Nous avons développé les sept techniques différentes pour générer une série en utilisant la fonction de la série Pandas et essayé d'expliquer toutes les étapes réalisées dans les codes d'exemple que nous avons utilisés pour une implémentation pratique sur Spyder. Nous espérons que cet article vous aidera à apprendre le module de la série Pandas.