import pandas as pd

data = pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c'])

1.增

1 )像字典一样直接添加

data['d'] = 4

data

Out[70]:

a 1

b 2

c 3

d 4

data原函数改变,增加对应的值

2)data.append()

注意两点:1.append()内需要添加pd.Series元素

   　　　2.append添加元素后,原函数没有改变(这点区分字典)

data.append(pd.Series([5],index=['e'])

Out[71]:

a 1

b 2

c 3

d 4

e 5

dtype: int64

 

data

Out[72]:

a 1

b 2

c 3

d 4

dtype: int64

 

s1 = pd.Series([1,2,3])

 s2  =pd.Series([4,5,6,7])

s3 = pd.Series([4,5,6],index=[5,6,7])

 

s1.append(s2)

Out[57]: 

0 1

1 2

2 3

0 4                                注意新添加的数据的索引从0开始重新填写

1 5

2 6

3 7

dtype: int64

 

In [62]: s1.append(s3)

Out[62]: 

0 1

1 2

2 3

5 4                            添加的索引为s3已经定义好的索引

6 5

7 6

 

In [63]: s1.append(s2, ignore_index=True)

Out[63]: 

0 1

1 2

2 3

3 4                                 如果添加 ignore_index=True,那么索引会自动按顺序添加

4 5

5 6

dtype: int64

2.删

三种:1.del  2.pop()  3.drop()

1)del

原函数'a'被删除

del data['a']

data

Out[75]:

b 2

c 3

d 4

dtype: int64

2)pop()

得到一个返回值,原函数'b'被删除

pop的一个小应用   :    data['e']=data.pop('d')  将索引'd' 改为'e'

data.pop('b')

Out[76]: 2

data

Out[77]:

c 3

d 4

dtype: int64

3)drop()

注意:使用drop,原函数没有删除(字典里没有drop,注意区别)

data.drop('c')

Out[79]:

d 4

dtype: int64

data

Out[80]:

c 3

d 4

dtype: int64

3.改

1)像字典一样改值

data['c']=66

data

Out[82]:

c 66

d 4

dtype: int64

2)update

注意点:update内部必须是Series函数

更新多个数据

datas_pys.update(pd.Series([2,3,4],index = ['want','to','do']))

datas_pys

Out[44]: 

i 0

want 2

to 3

do 4

dtype: int32

更新单个数据

datas_pys.update(pd.Series([11],index=['to']))

datas_pys

Out[49]: 

i 0

want 2

to 11

do 4

dtype: int32

3)索引的修改

注意:修改必须所有索引一起修改

data.index = ['a','b']

Out[107]:

a 33

b 4

dtype: int64

4.查

1)像字典一样直接查看

data['a']

Out[108]: 33

2)values查看所有值

data.values

Out[109]: array([33, 4], dtype=int64)

3)获取索引值

data.index

Out[110]: Index(['a', 'b'], dtype='object')