pandas 中Series的：数据定义，访问，追加，切片，删除

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本文测试使用Pandas使用的是Spyder，python3.6版本，已经安装好pandas包。

序列：Series 用于存储一行或者一列的数据，以及与之相关的索引集合（类似于列表，但是有索引）

数据定义：

#序列的导入
from pandas import Series

#定义，可以混合定义
x=Series(['a',True,1],index=['first','second','third'])

在Variable explorer中点击x可查看数据如下图：

如果在定义的时候不设置index时，会自动设置（默认），如下图：

#序列的导入
from pandas import Series

#定义，可以混合定义
x=Series(['a',True,1],index=['first','second','third'])
x=Series(['a',True,1])

访问方式：

在设置索引index的时候，可以同时使用：x[1](表示获默认索引为1的数据)以及x["first"](索引为first的数据)。在不设置索引的时候，只能通过默认索引的方式获取。（注：当使用索引的方式不要使用索引超过数据的长度的值，否则会出现 index out of bounds错误）。

数据追加：

不能形如x.append('3')的形式追加，需要追加一个序列，形如x=x.append(Series(['3'])),需要用原来的序列来接受。如果没有设置索引，那么就会默认从0开始自动设置索引(需要注意的是，再次x=x.append(Series(['3']))其索引依然为0)如图：

常用方法：

判断值是否存在于其中：不应使用'3' in x,应使用'3' in x.values

切片：（类似于列表的方式）如：x[1:3] 获取的值为索引为1和2，不包括3.

定位获取：（可用于随机抽样）如x[[2,1,0]]结果如下图：

数据删除：根据默认索引或者设置的索引如：x.drop(0)或x.drop("first")，并用x去接收数据；根据位置删除，x.drop(x.index[3])删除索引为3值（x.index[3]通过默认索引获取设置索引的值）；根据值删除：如z=x['3'!=x.values],获取序列中值不为3的新序列，如图：

数据的遍历：

for index in x.index:
    #索引的遍历
    print("x的索引：",index)
    #值得遍历
    print("x的值：",x[index])