如何在Python中使用Numpy创建序列并显式传递索引值？

让我们看看如何使用Numpy数组创建序列数据结构，并显式地为“索引”赋予值。

如果未为索引指定值，则默认值从0开始分配给序列中的值。

以下是一个例子：

示例

 在线演示

import pandas as pd
import numpy as np
my_data = np.array(['ab','bc','cd','de', 'ef', 'fg','gh', 'hi'])
my_index = [3, 5, 7, 9, 11, 23, 45, 67]
my_series = pd.Series(my_data, index = my_index)
print("This is series data structure created using Numpy array and specifying index values")
print(my_series)

输出

This is series data structure created using Numpy array and specifying index values
3   ab
5   bc
7   cd
9   de
11  ef
23  fg
45  gh
67  hi
dtype: object

解释

  • 导入所需的库，并为方便使用赋予别名。

  • 下一步是创建一个numpy数组结构。

  • 接下来，创建一个需要显式指定为索引的值列表。

  • 将先前创建的数据和索引列表作为参数传递给'pandas'库中的'Series'函数。

  • 输出显示在控制台上。

注意 - 这表明在创建序列数据结构时可以指定自定义索引值。

更新于：2020年12月10日

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