개요
- Pandas Series
- 판다스 시리즈
- 대략 컬럼이 1개인 레코드 묶음
- Pandas 데이터프레임의 컬럼 1개
- 하나의 자료형으로 이루어진 1차원 배열
- Python 리스트나 Python 딕셔너리와 유사한 면이 있다.
데이터프레임에서 추출
import pandas as pd
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/iris.csv")
print( type(df['sepal_length']) )
빈 시리즈 생성
- 빈 시리즈를 만들 일은 별로 없다.
- 자료형이 float64로 자동지정되는데, 후속 버전에는 object형으로 바뀔 예정이라고 한다.
import pandas as pd
s = pd.Series()
print( s )
import pandas as pd
s = pd.Series([])
print( s )
리스트에서 생성
int64형
import pandas as pd
s = pd.Series([1,2,3,4])
print( s )
object형
import pandas as pd
s = pd.Series(['a','b','c','d'])
print( s )
- → 문자열을 넣으면 object형이 된다.
ndarray에서 생성
import pandas as pd
import numpy as np
data = np.array([1,2,3,4])
s = pd.Series(data)
print( s )
import pandas as pd
import numpy as np
data = np.array(['a','b','c','d'])
s = pd.Series(data)
print( s )
딕셔너리에서 생성
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'a' : 1.0, 'b' : 2.0, 'c' : 3.0}
s = pd.Series(data)
print( s )
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'a' : 1.0, 'b' : 2.0, 'c' : 3.0}
s = pd.Series(data, index=['c','d','a'])
print( s )
스칼라값에서 생성
import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series(42)
print( s )
import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series(42, index=['c','d','a'])
print( s )