Series簡介

Series 是 Pandas 的一維數據結構，類似於 Python 的 list 或 dict，但提供更多的功能，如索引操作、數學運算、過濾篩選等。

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✅ 1. 建立 Series

你可以用 列表（list）、字典（dict）、NumPy 陣列（numpy array） 來建立 Series。

🔹 用 list 建立

import pandas as pd

data = [10, 20, 30, 40]
series = pd.Series(data)
print(series)

🔹 輸出

0    10
1    20
2    30
3    40
dtype: int64

✅ 預設索引為 0, 1, 2, ...

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🔹 自訂索引

series = pd.Series([10, 20, 30], index=["A", "B", "C"])
print(series)

🔹 輸出

A    10
B    20
C    30
dtype: int64

✅ 類似 dict，可以用索引存取數據

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🔹 用 dict 建立

data = {"A": 10, "B": 20, "C": 30}
series = pd.Series(data)
print(series)

🔹 輸出

A    10
B    20
C    30
dtype: int64

✅ 字典的 key 變成 Series 的索引

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✅ 2. Series 取值與索引

🔹 使用索引取值

print(series["A"])  # 10

🔹 透過索引篩選數據

print(series[series > 15])  # 只取值大於 15 的數據

🔹 切片（Slicing）

print(series["A":"C"])  # 取 A 到 C 的數據

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✅ 3. Series 運算

Series 可以直接與數值或 Series 進行運算。

🔹 數學運算

print(series * 2)  # 所有數據乘 2

🔹 輸出

A    20
B    40
C    60
dtype: int64

🔹 Series 之間運算

s1 = pd.Series([10, 20, 30], index=["A", "B", "C"])
s2 = pd.Series([1, 2, 3], index=["A", "B", "C"])

print(s1 + s2)

🔹 輸出

A    11
B    22
C    33
dtype: int64

✅ 自動對齊索引，類似字典的加法運算

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📌 總結

功能	用法
建立 Series	pd.Series([1, 2, 3])
自訂索引	pd.Series([1, 2, 3], index=["A", "B", "C"])
取值	series["A"]
篩選	series[series > 10]
數學運算	series * 2, s1 + s2

🚀 Series 適用於處理一維數據，如時間序列、股票價格、統計數據等！ 😊