0. Pandas 简介

想象一下，你有一张超级大的餐桌，上面放满了各种各样的食物。Pandas 就像是这张餐桌，帮你整理和处理你所有的数据（食物）。Pandas 有两种特别的容器：Series（一行或一列食物）和 DataFrame（整张餐桌的食物）。

1. Series 学习

想象你在一家餐厅里，每个人前面都有一排调料瓶。Pandas的Series就像是这排调料瓶，每瓶里装着不同的调料（数据），而每瓶调料的标签就像是调料瓶上的标签（索引），告诉你这是什么调料。

1-1. 创建 Series

你可以很容易地创建一个Series，就像你决定在桌上摆放哪些调料一样。

import pandas as pd# 使用列表创建 Series
spices = pd.Series(["Salt", "Pepper", "Cumin", "Coriander"])
print(spices)

这就好比你在桌上摆了四瓶调料：盐、胡椒、孜然和香菜。

1-2. 索引

每瓶调料都有一个编号，告诉你它是第几瓶，这在Pandas中就是索引。

# 创建带有显式索引的 Series
spices = pd.Series(["Salt", "Pepper", "Cumin", "Coriander"], index=["a", "b", "c", "d"])
print(spices)

这就像是你给每瓶调料贴上了标签，a标签是盐，b标签是胡椒，以此类推。

1-3. 选择数据

当你需要使用某种调料时，你会根据标签找到它。在Pandas中，你可以通过索引来选择数据。

# 选择单个元素
print(spices["a"])  # 输出: Salt# 选择多个元素
print(spices[["a", "d"]])  # 输出: a: Salt, d: Coriander

这就像是你决定用标签a的盐和标签d的香菜来调味。

1-4. 修改 Series

有时你可能需要更换桌上的某种调料。在Pandas中，修改Series也很简单。

# 修改元素
spices["a"] = "Paprika"
print(spices["a"])  # 输出: Paprika# 添加新元素
spices["e"] = "Turmeric"
print(spices)

这就好比你决定把盐换成了辣椒粉，并在桌上新增了一瓶姜黄。

1-5. Series 的操作

Pandas的Series支持许多操作，让你可以轻松处理数据。

# 计算 Series 的长度
print(len(spices))# 检查某个值是否存在
print("Salt" in spices.values)  # 输出: False，因为我们把盐换成了辣椒粉# 获取所有的索引
print(spices.index)

这就像是你检查桌上有哪些调料，并确认某种调料是否还在桌上。

2. 结论

通过Pandas的Series，我们可以管理一组数据和它们的索引，就像管理餐桌上的一排调料瓶一样。我们可以轻松地创建Series，选择和修改里面的数据，进行各种操作。这就是Series的魔法，它使得数据分析既简单又直观。

完结！