Numpy 将二维数组插入到 Pandas Series 中

最近，我在尝试将一个二维数组插入到 Pandas Series 中，我发现使用 Numpy 非常简单和有效。在这篇文章中，我将分享如何使用 Numpy 将一个二维数组插入到 Pandas Series 中，并给大家一些使用示例。

阅读更多：Numpy 教程

Pandas Series 是什么？

Pandas Series 是一种基于 Numpy 数组的一维标记数组，它可以存储任何数据类型，如整数、浮点数、字符串、Python 对象等。Pandas Series 可以通过标签、位置或条件进行选择和访问。Pandas Series 还支持基本的数学、逻辑和比较操作，以及数据聚合，这使得 Pandas Series 成为数据分析和数据科学工作中最重要的数据结构之一。

以下是一个简单的 Pandas Series 示例：

import pandas as pd
s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])
print(s)

输出：

0     1.0
1     3.0
2     5.0
3     NaN
4     6.0
5     8.0
dtype: float64

Numpy 是什么？

Numpy 是 Python 中用于科学计算和数值操作的库，它提供了一种强大的数组对象，称为 Numpy 数组。Numpy 数组可以存储和处理多维数据，这使其非常适合进行矩阵运算和数据分析。

以下是一个简单的 Numpy 数组示例：

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
print(a)

输出：

[1 2 3]

在 Pandas Series 中插入 Numpy 数组

要在 Pandas Series 中插入 Numpy 数组，可以使用 Pandas Series 的 setitem 方法，并将 Numpy 数组作为参数传递。示例如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个 Pandas Series 对象
s = pd.Series([1, 2, 3, 4])

# 创建一个 2D Numpy 数组
a = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 将 Numpy 数组插入到 Pandas Series 中
s[1] = a

print(s)

输出：

0            1
1    [[5, 6], [7, 8]]
2            3
3            4
dtype: object

在上面的示例中，我们创建了一个包含四个元素的 Pandas Series，并创建了一个 2D Numpy 数组。然后，我们将 Numpy 数组插入到 Pandas Series 中的第二个位置，并打印出 Pandas Series。可以看到，Pandas Series 中的第二个元素实际上是一个包含两个行和两个列的 2D Numpy 数组。

在 Pandas Series 中插入 Numpy 矩阵

除了 Numpy 数组之外，还可以将 Numpy 矩阵插入到 Pandas Series 中。要在 Pandas Series 中插入 Numpy 矩阵，可以使用与插入 Numpy 数组相同的方法。示例如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个 Pandas Series 对象
s = pd.Series([1, 2, 3, 4])

# 创建一个 2x2 Numpy 矩阵
m = np.matrix('5, 6; 7, 8')

# 将 Numpy 矩阵插入到 Pandas Series 中
s[1] = m

print(s)

输出：

0                      1
1    [[5, 6], [7, 8]]
2                      3
3                      4
dtype: object

在上面的示例中，我们创建了一个包含四个元素的 Pandas Series，并创建了一个 2×2 Numpy 矩阵。然后，我们将 Numpy 矩阵插入到 Pandas Series 中的第二个位置，并打印出 Pandas Series。与插入 Numpy 数组相似，Pandas Series 中的第二个元素实际上是一个包含两个行和两个列的 2D Numpy 数组。

在 Pandas Series 中插入不同形状的 Numpy 数组

在某些情况下，我们可能需要将形状不同的 Numpy 数组插入到 Pandas Series 中。例如，我们可能需要将某个形状为 (3, 2) 的 Numpy 数组插入到 Pandas Series 中形状为 (2,) 的位置。在这种情况下，我们需要使用 Pandas Series 的 at 方法，并为其传递两个参数：位置和插入的值。示例如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个 Pandas Series 对象
s = pd.Series([1, 2])

# 创建一个 3x2 Numpy 数组
a = np.array([[3, 4], [5, 6], [7, 8]])

# 将 Numpy 数组插入到 Pandas Series 中
s.at[1] = a

print(s)

输出：

0            1
1    [[3, 4], [5, 6], [7, 8]]
dtype: object

在上面的示例中，我们创建了一个包含两个元素的 Pandas Series，并创建了一个形状为 (3, 2) 的 Numpy 数组。然后，我们将 Numpy 数组插入到 Pandas Series 中的第二个位置，并打印出 Pandas Series。可以看到，Pandas Series 中的第二个元素现在是一个包含三行和两列的 Numpy 数组。