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  • 但是Series因为多了一个index,所以他也可以通过索引值(index)作为线索进行数值的查询和获取,这个获取方法又有点类似于字典,所以我们可以把Series数据想象成字典和列表两种数据结构的融合。我们用以下代码来进行...

    Series中数据的获取非常类似list、ndarray中数据的获取,可以采用中括号[]里面包含索引值或者切片的方式来获取其中的一个或者一个片段(即切片,用[m:n]这样的结构来表示index范围)的数据。
    但是Series因为多了一个index,所以他也可以通过索引值(index)作为线索进行数值的查询和获取,这个获取方法又有点类似于字典,所以我们可以把Series数据想象成字典和列表两种数据结构的融合。我们用以下代码来进行演示:

    import pandas as pd
    data_list = [3,4,5,6]
    s_data = pd.Series(data_list,index=['a','b','c','d'])
    
    print(s_data['b'])
    print(s_data[['a']])
    print(s_data[['a','c','d']])
    print(s_data[0:2])
    

    运行以上代码之后,我们可以得到以下结果:

    4
    a    3
    dtype: int64
    a    3
    c    5
    d    6
    dtype: int64
    a    3
    b    4
    dtype: int64
    [Finished in 5.2s]
    
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  • 通过seriesName或者seriesIndex指定系列。如果要再指定某个数据可以再指定dataIndex或者name。 dispatchAction({ type: 'highlight', // 可选,系列 index,可以是一个数组指定多个系列 seriesIndex?: number|...

    高亮的时候需要用到:

    高亮指定的数据图形。

    通过seriesName或者seriesIndex指定系列。如果要再指定某个数据可以再指定dataIndex或者name

    dispatchAction({
        type: 'highlight',
        // 可选,系列 index,可以是一个数组指定多个系列
        seriesIndex?: number|Array,
        // 可选,系列名称,可以是一个数组指定多个系列
        seriesName?: string|Array,
        // 可选,数据的 index
        dataIndex?: number,
        // 可选,数据的 名称
        name?: string
    })

     

     

    这样就能得到:

    let myChart = this.$echarts.init(document.getElementById(id))
    myChart.on('mouseover', (v) => {    
        console.log('鼠标移上去的index:')
        console.log(v.dataIndex)
      })

    参考:

    https://echarts.apache.org/zh/api.html#action.highlight

    https://segmentfault.com/q/1010000039026832?_ea=95492260

    https://echarts.apache.org/zh/api.html#events.%E9%BC%A0%E6%A0%87%E4%BA%8B%E4%BB%B6

    https://echarts.apache.org/zh/tutorial.html#ECharts%20%E4%B8%AD%E7%9A%84%E4%BA%8B%E4%BB%B6%E5%92%8C%E8%A1%8C%E4%B8%BA

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  • 怎样获取python中的Series值?

    千次阅读 2021-02-03 14:21:42
    本文介绍python中获取Series值的三种方法:1、使用切片获取Series值;2、使用索引获取Series值;3、直接遍历Series获取值。 方法一:使用切片获取Series值 x = pd.Series(np.arange(1,11),index=list("abcdefghij"))...

    在python中除了本文就有的列表,pandas库中的Series也可以看作列表, 表示一系列的值(数字或者其他数据),例如一列数字,想要对这些数字进行操作,首先要获取值。本文介绍python中获取Series值的三种方法:1、使用切片获取Series值;2、使用索引获取Series值;3、直接遍历Series获取值。
    方法一:使用切片获取Series值

    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])
    

    方法二:使用索引获取Series值

    # 根据值获取索引
    
    series1[series1.values == 1].index
    
      
    
    # 根据索引获取值
    
      
    
    series1['a']
    

    方法三:直接遍历Series获取值

    from pandas import Series
    
    series = Series(data=name,index=emp)
    
    print(series)
    
    for value in series.keys():# 遍历并拿到index数据
    
        print(value)
    
         
    
    for value in series:#拿到name的值
    
        print(value)
    
         
    
    for value in series.items():# 遍历并拿到每对索引和数据
    
        print(value)
    

    以上就是python中获取Series值的三种方法,大家可以直接套入使用哦~
    关于python中Series常见属性,可以点击查看。

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  • t1 = pd.Series([13, 23, 33, 43, 53], index=["a", "b", "c", "d", "e"]) print(t1) ''' a 13 b 23 c 33 d 43 e 53 dtype: int64 ''' # 通过索引直接取...

     

    demo.py(Series取值,切片):

    import pandas as pd
    
    
    t1 = pd.Series([13, 23, 33, 43, 53], index=["a", "b", "c", "d", "e"])
    print(t1)
    '''
    a    13
    b    23
    c    33
    d    43
    e    53
    dtype: int64
    '''
    
    # 通过索引直接取值
    print(t1["d"])  # 43
    # 通过位置取值(从0开始)
    print(t1[3])  # 43
    
    
    # 切片
    # 取位置连续的值
    print(t1[1:4])  # 也可以指定步长
    '''
    b    23
    c    33
    d    43
    dtype: int64
    '''
    
    # 取位置不连续的值
    print(t1[[1,3]])
    '''
    b    23
    d    43
    dtype: int64
    '''
    # 也可以通过索引取多个值
    print(t1[["b","d","w"]])  # 如果指定的索引不存在,那么对应值就返回NaN(float类型)
    '''
    b    23.0
    d    43.0
    w     NaN
    dtype: float64
    '''
    

    demo.py(Series的index和values属性):

    import pandas as pd
    
    
    t1 = pd.Series([13, 23, 33, 43, 53], index=["a", "b", "c", "d", "e"])
    print(t1)
    '''
    a    13
    b    23
    c    33
    d    43
    e    53
    dtype: int64
    '''
    
    print(type(t1.index))  # <class 'pandas.core.indexes.base.Index'>
    print(t1.index)   # Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')
    print(len(t1.index))  # 5  有长度 可以遍历迭代
    # 可以强制转换成list类型
    print(list(t1.index))  # ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
    
    
    print(type(t1.values))  # <class 'numpy.ndarray'>
    print(t1.values)   # [13 23 33 43 53]
    # ndarray的很多方法都可以运用到Series类型。 例如:argmax()获取最大值;clip()裁剪等。
    
    # Series对象本质上由两个数组构成,一个构成索引index,一个构成对象的值values
    
    

    demo.py(Series的布尔索引):

    import pandas as pd
    
    
    t1 = pd.Series([13, 23, 33, 43, 53], index=["a", "b", "c", "d", "e"])
    print(t1)
    '''
    a    13
    b    23
    c    33
    d    43
    e    53
    dtype: int64
    '''
    
    # Series类型也支持bool索引。
    print(t1[t1>30])
    '''
    c    33
    d    43
    e    53
    dtype: int64
    '''
    
    t1[t1>30] = 0
    print(t1)
    '''
    a    13
    b    23
    c     0
    d     0
    e     0
    dtype: int64
    '''
    

     

     

    展开全文
  • 如何得到series:https://blog.csdn.net/qxqxqzzz/article/details/101296187 # 根据值获取索引 series1[series1.values == 1].index # 根据索引获取值 series1['a']
  • 和列表、元组等数据结构的操作一样,我们也可以使用len()函数来获取一个Series数据结构的长度,课件len这个方法是普适性比较强的一个函数。我们使用以下代码来感受一下: import pandas as pd data_list = [3,4,5,6]...
  • #获取Series里面的切片数据 importpandasaspd myseries=pd.Series([1,2,3,4,5]) print(myseries[0:3].values) #结果:[1 2 3] print(myseries[2:].values) #结果:[3 4 5] print(myseries[2:-1].values) #...
  • Series(二):Series的元素获取方式

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  • series = pd.Series() 根据索引获取series
  • Seriesindex的方法和属性介绍

    万次阅读 2018-06-17 08:31:59
    from pandas import Series,DataFrameobj = Series([1,2,3,5,8,12],index=[1,2,3,4,5,6])obj2 = Series([2,6,12,15,18,20],index=[0,1,2,3,4,5])1、append,合并obj.append(obj2)2、obj.diff(),每行与上一行的差值,...
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    直接使用series对象名加上.index可以获得所有行索引
  • python:series详解和数据获取

    千次阅读 2020-12-11 09:04:50
    我们可以用values,index,items等Series的属性来获取各个部分的值。 from pandas import Series emp=['001','002','003','004','005','006'] name=['亚瑟', '后裔','小乔','哪吒' ,'虞姬','王昭君'] series = Se
  • test = pd.Series([1,2,3,4,5]) for i,v in test.items(): print(i, v) # 0 a # 1 b # 2 c # 3 d for i, v in test.iteritems(): print('index: ', i, 'value: ', v) #index: 0 value: a #index: 1 value: b #...
  • 今天小编就为大家分享一篇python for 循环获取index索引的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • C# Chart 点击获取当前点击坐标和Series ... 2015年07月31日 13:51:57唐林阅读数:8755 ...开发需要获取当前点击Chart的坐标和Series 的Name,label,找了半天才找到啊 在Click或者M...
  • Series 常用属性和方法 表格数据中的每一行或者每一列的数据结构都是...values、index、items返回的对象分别是List、Index、Zip类型的数据,为了方便我们使用和观察数据,可以使用series.index.tolist()和list(series
  • Series

    2020-03-23 22:18:38
    Series Pandas中有两个主要的数据结构 : Series和DataFrame Series————>一维的数据结构 DataFrame————>二维的、表格型的数据类型 Series是一个类似一维数组的对象,它能够保存任何类型的数据,主要由...
  • Series/DataFrame根据索引值获取索引号

    千次阅读 2020-11-12 22:09:13
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  • 在我们使用pandas进行数据分析时,有时候需要对Series型数据进行拆解,导出,最简单的方法是导出为csv格式: df=pd.DataFrame(series) df.to_csv('./df.csv') 现在我们把数据导出成csv格式了,但是,如果我们还要...
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    万次阅读 2019-05-30 10:33:00
    为什么80%的码农都做不了架构师?>>>   ...Get first element of Series without knowing the index [duplicate] 转载于:https://my.oschina.net/fxtxz2/blog/3055918
  • pandas有三种数据结构形式,分别是Series,DataFrame和索引对象。 1.Series Series和一维数组很像,只是它的每一个值都有一个索引,输出显示时索引在左,值在右。 如果语言无法清晰表达,不妨看段代码,毕竟talk ...
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  • pandas 库使用索引机制,有Series 和 DataFrame 2种数据结构,得益于pandas的索引机制,我们可以很方便地对数据的行,和列进行操作。 #coding=gbk #pandas 库的使用 #pandas 库使用索引机制,有Series 和 ...
  • Pandas入门1(DataFrame+Series读写/Index+Select+Assign)

    千次阅读 多人点赞 2020-05-17 19:10:24
    Creating, Reading and Writing1.1 DataFrame 数据框架1.2 Series 序列1.3 Reading 读取数据2. Indexing, Selecting, Assigning2.1 类python方式的访问2.2 Pandas特有的访问方式 learn from ...

空空如也

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