关于Pandas.Series和numpy.array的区别和联系
突然感觉学习让人烦的不是内容困难，而是时不时的发现之前认为理所应当的地方，其实是错误的,这很让人沮丧~~~
当然了，这也是内功不断提高的必然过程，哈哈哈
比如下面这个关于pandas series的理解，就非常不对劲了！
这是我做个爬虫时遇到问题，当时抓出来的数据有一列数据是这样的：张三/[2017-01-21],而且输出了DataFrame。需要把这列拆分为姓名和日期两个数据列，强迫症的我又不想回头去处理原始文本数据，就想在DataFrame做手脚.
我看过的书和教程都没提到这个，网上搜了半天也没提到什么直接的方法能做到，搞了半天终于弄出来了，所以赶紧写下来不然回头又忘记了
import pandas as pd
import numpy as np
我们给三个series的例子
'''第一个例子：元素为数值类型int'''
pd.Series([1,1]).values
array([1, 1], dtype=int64)
'''查看series数组的维度'''
pd.Series([1,1]).values.shape
(2,)
'''第二个例子：元素为python对象类型list'''
pd.Series([[1,1,1],[2,2,2]]).values
array([[1, 1, 1], [2, 2, 2]], dtype=object)
'''查看series数组的维度'''
pd.Series([[1,1,1],[2,2,2]]).values.shape
(2,)
'''将series数组转为numpy.array数组的类型'''
np.array(pd.Series([[1,1,1],[2,2,2]]))
array([[1, 1, 1], [2, 2, 2]], dtype=object)
'''将series数组转为numpy.array数组的维度'''
np.array(pd.Series([[1,1,1],[2,2,2]])).shape
(2,)
'''第三个例子：输入二维数组'''
pd.Series(np.array([[1,1,1],[2,2,2]])).values
---------------------------------------------------------------------------
Exception Traceback (most recent call last)
Exception: Data must be 1-dimensional
个人总结pd.series的特性：
1、pd.series将输入数据的维度视为一维，不支持多维array！
2、无论是输出的series还是将输出的series转换成numpy数组，维度保持一维！
3、pd.series输出自动判断是否转为object类型
我们再来看3个np.array的例子
'''第一个例子：元素的类型相同'''
np.array([['a', 'a', 'a'], ['b','b','b']])
array([['a', 'a', 'a'],
['b', 'b', 'b']],
dtype='<U1')
'''查看维度'''
np.array([['a', 'a', 'a'], ['b','b','b']]).shape
(2, 3)
'''第二个例子：元素为python对象类型list'''
np.array([[1,1,1], [2,2,2]])
array([[1, 1, 1],
[2, 2, 2]])
'''查看维度'''
np.array([[1,1,1], [2,2,2]]).shape
(2, 3)
'''第三个例子：元素的类型不同，包括列表和int'''
np.array([[[1], [1], [1]], [2,2,2]])
array([[[1], [1], [1]],
[2, 2, 2]], dtype=object)
'''查看维度'''
np.array([[[1], [1], [1]], [2,2,2]]).shape
(2, 3)
个人总结np.array的特性：
1、np.array将输入数据视为多维，每行长度一致即可
2、np.array输出数据的维度保持多维
3、np.array把不同类型数据转为object类型
重要结论：
分别看series和np.array的第二例子！！列表list作为输入数据，series和np.array两者得到结果完全不同
pd.Series：将输入list视为多维，观察最底层元素的数据类型来判断输出的类型，且保持维度多维
np.array：将输入list视为一维，观察最外层元素的数据类型来判断输出的类型，且保持维度一维
list: 核心作用，一维series和多维np.array两者通过.tolist()或内置函数list()转化为list后而进行间接转化
'''证明：维度不同的series与np.array相互转化,利用.tolist()函数'''
List = [[1,1,1], [2,2,2]]
Sr = pd.Series(List)
print('pd.Series的维度{0}'.format(Sr.shape))
Nr = np.array(List)
print('nd.array的维度{0}'.format(Nr.shape))
print('pd.Series是否能变回原list：{0}'.format(List == Sr.tolist()))
print('np.array是否能变回原list：{0}'.format(List == Nr.tolist()))
pd.Series的维度(2,)
nd.array的维度(2, 3)
pd.Series是否能变回原list：True
np.array是否能变回原list：True
说了这么多，到底有用吗，我遇到的问题：某一列实际包括了2种数据维度，举个例子吧
'''例子：将数据列age&sex包括2个特征维度，需要拆分为二列数据'''
df = pd.DataFrame([['Tom','18|男'],['Joho','20|女'],['Tim','13|女']],columns=['name','age&sex'])
df
| name | age&sex | |
|---|---|---|
| 0 | Tom | 18|男 |
| 1 | Joho | 20|女 |
| 2 | Tim | 13|女 |
'''可以看出series的维度就是一维，而我们需要二维'''
df['age&sex'].values.shape
(3,)
'''进行字符串分割后.虽然看起来像二维'''
df['age&sex'].str.split('|').values
array([['18', '男'], ['20', '女'], ['13', '女']], dtype=object)
'''再来查看维度还是一维,怎么办？？'''
df['age&sex'].str.split('|').shape
(3,)
'''这回我们调用tolist函数转为list,或者内置函数list()'''
List = df['age&sex'].str.split('|').tolist()
List
[['18', '男'], ['20', '女'], ['13', '女']]
'''新增数据列，并赋值,目标达到！'''
df['age'],df['sex'] = pd.Series(),pd.Series()
df[['age','sex']] = List
df
| name | age&sex | age | sex | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | Tom | 18|男 | 18 | 男 |
| 1 | Joho | 20|女 | 20 | 女 |
| 2 | Tim | 13|女 | 13 | 女 |
如果网友有其他方法，非常欢迎分享！，人生苦短用Python！
声明：转贴请联系作者，并注明转载本博客及作者版权
