import pandas as pd
from pandas import Series
import numpy as np
fandango = pd.read_csv('fandango_score_comparison.csv')
series_film = fandango['FILM']
# print(series_film[0:5])
series_rt = fandango['RottenTomatoes']
# print(series_rt[0:5])
film_names = series_film.values
# print(type(film_names))
# print(film_names)
rt_scores = series_rt.values
# print(rt_scores)
series_custom = Series(rt_scores , index=film_names)
# print(series_custom[['Minions (2015)', 'Leviathan (2014)']])
fiveten = series_custom[5:10]
# print(fiveten)
# ------------------------按索引進行排序----------------------
original_index = series_custom.index.tolist()
print(original_index)
sorted_index = sorted(original_index)
sorted_by_index = series_custom.reindex(sorted_index)
print(sorted_by_index)
# ------------------------按索引進行排序----------------------
sc2 = series_custom.sort_index()
print(sc2[0:10])
# ------------------------按值進行排序----------------------
sc3 = series_custom.sort_values()
print(sc3[0:10])
# ------------------------常用的數值計算---------------------------
np.add(series_custom, series_custom)
np.sin(series_custom)
np.max(series_custom)
# --------------------把大于50的值賦給series_greater_than_50----------------------
series_greater_than_50 = series_custom[series_custom > 50]
# --------------------把大于50且小于75的值賦給both_criteria----------------------
criteria_one = series_custom > 50
criteria_two = series_custom < 75
both_criteria = series_custom[criteria_one & criteria_two]
print(both_criteria)
rt_critics = Series(fandango['RottenTomatoes'].values, index=fandango['FILM'])
rt_users = Series(fandango['RottenTomatoes_User'].values, index=fandango['FILM'])
rt_mean = (rt_critics + rt_users)/2
Pandas.Series的某些特殊操作
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平臺聲明：文章內容（如有圖片或視頻亦包括在內）由作者上傳并發布，文章內容僅代表作者本人觀點，簡書系信息發布平臺，僅提供信息存儲服務。
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