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Series(二)：Series的元素获取方式
大家好，我是黄同学
今天给大家介绍Series的元素获取方式。
关于切片和索引获取Series中的元素，可以参考我的另外一篇文章，对比学习效果会更好：《手撕numpy(三)：切片和索引详解》
1）使用head()和tail()函数获取Series中的元素
x = pd.Series(np.arange(1,10),index=list("abcdefghij"))
# shuffle()函数：用于打乱元素的排列顺序；
np.random.shuttle()
display(x)
display(x.head())
① 使用head()获取前5条数据
② 使用tail()获取后5条数据
③ head()和tail()传入参数，获取任意条数据
用法很简单，只需要往head()和tail()中传入一个整数值，就可以获取任意前n行，或者任意后n行。
注意：这两个函数在使用python做数据分析的时候，会经常用到，因此要好好记忆一下。
2）使用切片获取Series中的元素
x = pd.Series(np.arange(1,11),index=list("abcdefghij"))
display(x)
display(x[::-1])
display(x[-4:-8:-1])
display(x[4:8:1])
结果如下：
3）使用索引获取Series中的元素
① 普通索引
Series与ndarray数组都可以通过索引访问元素，不同点在于：
ndarray就是类似与list的索引，支持负数索引。
Series是类似字典key:value形式的索引，不支持负数索引。
操作如下：
a = np.array([1, 2, 3])
display(a[-1])
s = pd.Series([1, 2, 3], index=[0, 1, 2])
display(s)
display(s[-1])
结果如下：
② 通过“整数数组”进行索引
操作如下：
x = pd.Series([1,3,5,7,9],index=[1,2,3,4,5])
display(x)
display(x[[1,3,5]])
y = pd.Series([1,3,5,7,9],index=list("abcde"))
display(y)
display(y[[0,2,4]])
display(y[["a","c","e"]])
结果如下：
③ 通过“布尔数组”进行索引(这个用的最多)
x = pd.Series(np.random.randint(3,10,5),index=list("abcde"))
display(x)
display(x > 5)
display(x[x>5])
display(x[[True,True,False,True,False]])
结果如下：
4）通过loc和iloc获取Series中的元素
(推荐使用这种方式)
Series的索引分为位置索引和标签索引。loc表示的是标签索引，iloc表示的是位置索引。
① 访问一个元素
x = pd.Series([10,23,31,16],index=list("abcd"))
display(x)
# 使用标签索引
display(x.loc["a"])
# 使用位置索引
display(x.iloc[0])
结果如下：
② 访问多个元素
x = pd.Series([10,23,31,16],index=list("abcd"))
display(x)
# 使用标签数组
display(x.loc[["a","d"]])
# 使用位置数组
display(x.iloc[[1,3]])
结果如下：
注意：索引返回的都是原始数组的拷贝。上述第3）4）都是索引方式获取数组元素，因此返回的都是原始数组的拷贝。
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五
numpy蹲，numpy蹲，numpy蹲完，pandas蹲
朱小五