极客笔记Pandas 如何将DataFrame列转换为Series
将Pandas DataFrame列转换为Series是使用Python的Pandas库进行数据分析的常见任务。Pandas中的Series对象是强大的数据结构，表示能够保存各种类型数据（包括数值、分类和文本数据）的一维标签数组。将DataFrame列转换为Series提供了几个优点。它使我们能够专注于特定列，并轻松执行有针对性的操作和分析。在处理大型数据集时尤其有价值，可以有效地提取和操作相关信息。
在本文中，我们将探讨将DataFrame列转换为Series的不同方法。我们将介绍通过名称访问列、使用iloc和loc访问器以及迭代列等技术。通过理解这些方法，我们可以掌握将DataFrame列有效地转换为Series的知识和工具，增强在Pandas框架中操作和提取数据的能力。
方法1：通过名称访问列
要在Pandas中将DataFrame列转换为Series，可以通过列名使用方括号表示法（df[‘column_name’]）或点表示法（df.column_name）访问列。方括号表示法返回包含列数据的Series对象，而点表示法提供了一种方便的方式来访问列而无需使用方括号。这两种方法都可以轻松地将DataFrame列转换为Series。
让我们考虑一个示例来更好地理解这种方法：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})
# Extract column 'A' as a Series using bracket notation
series_A = df['A']
# Extract column 'B' as a Series using dot notation
series_B = df.B
# Print the Series objects
print(series_A)
print(series_B)
在上面的示例中，我们使用方括号表示法df[‘A’]和点表示法df.B来分别访问列’A’和’B’。这两个表达式都返回包含相应列数据的Series对象。
输出
0 1
1 2
2 3
3 4
Name: A, dtype: int64
0 5
1 6
2 7
3 8
Name: B, dtype: int64
在输出中，您将看到两个Series对象：series_A和series_B。每个Series表示DataFrame df的相应列。值与其对应的索引一起显示。dtype int64表示两个Series中的值的数据类型为64位整数。series_A包含列’A’的数据，即[1, 2, 3, 4]，series_B包含列’B’的数据，即[5, 6, 7, 8]。
方法2：使用iloc和loc访问器
在Pandas中，iloc和loc访问器用于根据整数索引或标签索引访问DataFrame元素。这些访问器提供了一种强大的方式来从数据帧中提取特定的列并将它们转换为Series。iloc访问器代表”整数位置”，允许我们使用基于整数的索引来访问DataFrame元素。使用iloc，我们可以使用整数位置指定行和列位置。要使用iloc将列转换为Series，我们将行索引指定为冒号:来指示我们要选择所有行，并将列索引指定为所需列的整数位置。
示例
这里有一个示例：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})
# Extracting column 'A' using integer-based indexing
series_A = df.iloc[:, 0]
# Extracting column 'B' using label-based indexing
series_B = df.loc[:, 'B']
# Print the contents of series_A and series_B
print(series_A)
print(series_B)
在上面的示例中，df.iloc[:, 0]访问第一列（列索引0），而df.loc[:, ‘B’]访问标记为’B’的列。这两个表达式都返回包含相应列数据的Series对象。
输出
0 1
1 2
2 3
3 4
Name: A, dtype: int64
0 5
1 6
2 7
3 8
Name: B, dtype: int64
提供的代码使用列名’A’和’B’初始化了一个名为df的DataFrame，其中包含相应的数据值。通过df.iloc[:, 0]访问’A’列，通过df.loc[:, ‘B’]访问’B’列。这样可以从DataFrame中提取特定的列作为Series对象。
方法3：遍历列
在这种方法中，我们遍历DataFrame的列，并将每一列都作为一个单独的Series对象提取出来。这样我们可以将每个Series对象存储在一个列表中，从而可以对各个列进行进一步的处理或分析。
示例
让我们考虑一个示例来理解这种方法：
import pandas as pd
# Create a DataFrame with columns 'A' and 'B'
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})
series_list = []
# Iterate through each column in the DataFrame
for column in df.columns:
# Extract each column as a Series and append it to the series_list
series_list.append(df[column])
# Assign the first Series to series_A and the second Series to series_B
series_A = series_list[0]
series_B = series_list[1]
# Print the contents of series_A and series_B
print(series_A)
print(series_B)
在上面的示例中，我们导入了pandas库并创建了一个名为’df’的DataFrame，它有’A’和’B’两列。我们初始化一个空列表series_list来存储Series对象。
输出
0 1
1 2
2 3
3 4
Name: A, dtype: int64
0 5
1 6
2 7
3 8
Name: B, dtype: int64
输出显示series_A和series_B的内容，然后将其转换为表示DataFrame的列’A’和’B’的Series对象。每个Series显示其相应列的值以及其索引。dtype指定Series中元素的数据类型，在这种情况下是int64。
结论
总之，将Pandas DataFrame的列转换为Series涉及通过名称访问列，利用iloc和loc访问器以及迭代遍历列。这些方法可实现对Pandas进行高效转换和操作，用于数据分析。将列转换为Series会创建引用列数据的新对象，而不会修改原始DataFrame。这些技术使得能够对列进行特定操作，方便使用Pandas进行数据操作和分析。