Pandas Crear serie
La serie Pandas es una matriz unidimensional que puede almacenar cualquier formato de datos compatible con Python y emplea las etiquetas para identificar cada valor de entrada para recuperarlo. Las etiquetas que componen el índice pueden ser cadenas o números. La estructura de datos primaria utilizada por el marco Pandas para almacenar datos unidimensionales es una serie. La serie es similar a la columna de una tabla. Contiene una o múltiples filas de elementos de datos organizados colectivamente por un título común.
Creación de la serie Pandas
Los datos que empleamos en pandas tienden a provenir de una determinada fuente en circunstancias generales que están fuera del entorno de Python. Pero en este artículo, nos concentraremos en la información que proviene del archivo en sí para mantener las cosas simples.
Se pueden utilizar listas, dicts, datos escalares y otras estructuras de datos para generar la serie Pandas. Hay muchas formas de construir una serie; Pocos de ellos se dan aquí.
La sintaxis Para la creación de la serie Pandas es la siguiente:
Asegúrese de que la biblioteca pandas se importe antes de usar cualquiera de las operaciones para generar la serie.
Ejemplo 1: Creación de una serie básica
Debido a que Pandas es una biblioteca de terceros, inicialmente debemos importarla a nuestro archivo de Python utilizando la Declaración de Pandas de importación. El como PD El lenguaje se usa en el script para referirse a los pandas como "PD."La biblioteca de los pandas ahora es accesible para nosotros, por lo que podemos comenzar a construir nuestra serie básica.
El primer script crea una nueva variable llamada "SRS" y la establece en la salida de invocar el PD.Función Series (). Los datos que desea utilizar para construir la serie deben insertarse dentro de los soportes, también conocidos como parámetro. En este ejemplo, creamos una serie vacía, por lo que dejamos el paréntesis del PD.Serie () función en blanco.
Cuando ejecuta el script, aparece su primera serie vacía. Al usar la función de impresión para mostrar la salida al terminal, puede verificar que todo se logre.
Esto produce la siguiente salida que se muestra donde la serie usa el flotador como su formato de datos predeterminado.
Ejemplo 2: Generar una serie a partir de una lista
El primer paso para crear una serie de una lista es construir la lista y luego la serie se puede crear a partir de la lista.
La lista de Python que sirvió como base para esta serie se declara dentro de los paréntesis ([]). Declaramos la lista, asignarla a la variable "LS", y luego enviamos la variable "LS" como parámetro al PD.Método Series ().
La siguiente es la salida de la instrucción print (). Aquí, el tipo de datos se declara como un objeto.
Ejemplo 3: Generar una serie a partir de una matriz
Otro paquete Python de código abierto diseñado para facilitar los cálculos analíticos es Numpy. La matriz Numpy, que mejora las listas de Python al optimizar el espacio y la eficiencia, es una de sus características clave. No hay variaciones significativas en la estructura de las listas de pitón y las matrices numpy debido a estas discrepancias subyacentes. Esto implica que el proceso para generar una serie utilizando una matriz es en gran medida similar a una para generar una lista, con la excepción de que debe importar las bibliotecas Pandas y Numpy.
Creamos una variable "información" al igual que en las ilustraciones anteriores. Para crear una matriz, debe ejecutar el NP. Función Array () junto con la incorporación de la biblioteca Numpy junto con la biblioteca de Pandas, que es el único requisito adicional de la metodología de la lista. Después de que se concluya ese proceso, llamamos al PD.Método Series () con la matriz (info) como expresión.
Los resultados son consistentes con lo que puede anticipar considerar el resultado de la lista (LS).
El índice de la serie comienza a 0 y llega hasta -1, que es su longitud, por defecto.
Ejemplo 4: Generar una serie a partir de una matriz que tiene un índice
Para establecer una serie utilizando un índice establecido manualmente en lugar del valor predeterminado, el argumento del índice requiere una lista de entradas con un rango igual de elementos como el tamaño de la matriz.
Aquí, asignamos al conjunto de datos "Día" una lista personalizada (["S", "U", "N", "D", "A", "Y") suministrándola como la entrada para el argumento del índice.
La salida se muestra en lo siguiente:
La lista que especificó al generar la serie ahora ha tomado el lugar de las etiquetas indexadas 0 (0, 1, 2, 3). La etiqueta más frecuente, sin embargo, cadenas porque proporciona acceso a una técnica de búsqueda completamente diferente.
Ejemplo 5: Generación de una serie de un diccionario
Los diccionarios son grupos de datos que se estructuran como combinaciones clave en Python. Solo un valor de datos está asociado con cada clave, que es único. Se puede ver una muestra en el siguiente enfoque de la serie:
Declaramos un diccionario usando los frenos rizados al igual que nosotros mientras construimos una lista. En este caso, la variable "DT" se asigna para referirse al objeto. Los pares de valor clave están contenidos dentro del "DT". Por ejemplo, la clave de valor "5" es "Pandas". El PD.La función series () ahora se invoca con el diccionario como parámetro.
Cuando llame a la declaración de impresión, obtendrá la salida que se muestra en la siguiente imagen:
Podrías observar una diferencia entre este ejemplo y los otros. Las etiquetas de índice predeterminadas se intercambian con las claves en nuestro diccionario. Ahora, podemos recuperar los valores de nuestra serie basados en su etiqueta numérica o de cadena. La transformación del diccionario a la serie es una técnica rápida y fácil para especificar un índice único y mantener los valores clave.
Ejemplo 6: Generación de una serie a partir de valores escalares
Se debe especificar un índice para generar una serie si la entrada es un valor escalar. Para corresponder con la longitud del índice, este valor se replicaría.
El terminal muestra la siguiente salida cuando ejecuta la instrucción de impresión:
Ejemplo 7: Generación de una serie a partir de la función Numpy
Numpy tiene una variedad de funciones que se pueden emplear para construir series, incluido el Numpy.linspace () y numpy.aleatorio.funciones radn (). En esta ilustración, usaremos el Numpy.método linspace () para crear la serie.
En el fragmento de código anterior, inicializamos dos variables: "SR1" y "SR2". Invocamos el NP.función linspace () dentro de los aparatos ortopédicos del PD.función en serie y pasó los 3 parámetros: valor más bajo, valor más alto y la longitud de la matriz. Luego, empleamos la instrucción print () para mostrar tanto la serie, una tras otra.
La pantalla resultante se da en lo siguiente:
Conclusión
En la discusión de hoy, hemos elegido el tema "Pandas.Función Series () ". Dividimos el artículo en dos secciones: Introducción y ejemplos. En la primera parte del artículo, te presentamos la serie Pandas: lo que son y por qué los usamos en Python. En la siguiente sección, definimos y explicamos los diferentes métodos para crear una serie. Elaboramos las siete técnicas diferentes para generar una serie utilizando la función de la serie Pandas e intentamos explicar todos los pasos llevados a cabo en los códigos de ejemplo que utilizamos para la implementación práctica en Spyder. Esperamos que este artículo te ayude a aprender el módulo de la serie Pandas.