Series(三)：Series和ndarray對比學習

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大家好，我是黃同學

1、Series和ndarray都可以通過索引和切片訪問元素，切片返回的是原來的視圖，索引返回的是原來的拷貝。

視圖：相當於就是原來的一個快捷方式，底層共用同一份元素，不管修改哪一個數組中的值，另外一個數組中的值也相當於變化了。

拷貝：相當於將原來的東西複製了一份，因此內存中又會另外開闢一塊兒空間，用於存放複製後的這個新Series或新ndarray。

1）對於ndarray來說

① 切片

x = np.arange(1,13)
display(x)

y = x[1:6]
display(y)
display(y[2])

y[2] = 888
display(y)
display(x)

結果如下：

② 索引

x = np.arange(1,13)
display(x)

y = x[x>6]    # 這裏傳入的是一個布爾索引
display(y)
display(y[2])

y[2] = 888
display(y)
display(x)

結果如下：

2）對於Series來說

np.random.randint(3,10,5)產生的是隨機數，每次運行的結果都是不一樣的。

① 切片

x = pd.Series(np.random.randint(3,10,5),index=list("abcde"))
display(x)

y = x[2:]
display(y)
display(y[1])

y[1] = 666
display(y)
display(x)

結果如下：

② 索引

x = pd.Series(np.random.randint(3,10,5),index=list("abcde"))
display(x)

y = x[x>5]
display(y)
display(y[1])

y[1] = 666
display(y)
display(x)

結果如下：

2、Series和ndarray中常用屬性比較

1）共同屬性：圖中前7個屬性，在Series和ndarray中具有相同的含義；

① 一維數組

② Series

2）Series特有屬性：index、values、name；

① index和value屬性

② name屬性

注意：name屬性包含兩方面的內容，一個指的是Series的名稱，一個指的是Series中索引的名稱。

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五

numpy蹲，numpy蹲，numpy蹲完，pandas蹲

朱小五