Series对象是由索引index和值values组成的，一个index对应一个value。其中index是pandas中的Index对象。values是numpy中的数组对象。

  1. import pandas as pd
  2. s1 = pd.Series([2,3,4,5], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
  3. print(s1)

a 2
b 3
c 4
d 5
dtype: int64

  1. print(s1.index)

Index([‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’], dtype=’object’)

  1. print(s1.values)

[2 3 4 5]

如何对Series对象进行索引？

1：使用index中的值进行索引

  1. print(s1['a'])       # 索引得到标签 a 对应的值 2
  2. print(s1[['a','d']]) # 多标签索引时置于一个列表中

a 2
d 5
dtype: int64
可以用切片方法获取 ，注意，切片索引保存最后一个值：

  1. print(s1['b':'d'])

b 3
c 4
d 5
dtype: int64

2：使用下标进行索引

  1. print(s1[0])      # 2
  2. print(s1[[0,3]])  # 索引序号为0和3
  3. print(s1[1:3])    # 索引序号从1到3（与用标签不同的是，用序号时不包括右边界3）

s1[[0,3]]
a 2
d 5
dtype: int64

s1[1:3]
b 3
c 4
dtype: int64

3：特殊情况：

上面的index为字符串，假如index为数字，这个时候进行索引是按照index值进行还是按照下标进行？
可以看出来，当index为整数的时候，那么前两种选择是使用index的值进行索引， 而后一种切片选择使用的是下标进行索引。

  1. s1 = pd.Series([2,3,4,5], index=[1,2,3,4])
  2. print(s1)
  3. # 1    2
  4. # 2    3
  5. # 3    4
  6. # 4    5
  7. # dtype: int64
  9. print(s1[2])      # 3 使用index的值进行索引
  11. # print(s1[0])    #  KeyError: 0，使用index的值进行索引，0不存在
  13. print(s1[[2,4]])  # 使用index的值进行索引
  14. # 2    3
  15. # 4    5
  16. # dtype: int64
  18. print(s1[1:3])   # 切片时，使用下标进行索引，屏蔽了index的值
  19. # 2    3
  20. # 3    4
  21. # dtype: int64

4：使用布尔Series进行索引

使用布尔Series进行索引的时候，其实是要求布尔Series和我们的索引对象有相同的index。

  1. s1 = pd.Series([2,3,4,5], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
  2. print(s1 > 3)
  3. # 结果（这是一个bool Series）：
  4. # a    False
  5. # b    False
  6. # c     True
  7. # d     True
  8. # dtype: bool
  10. print(s1[s1 > 3])
  11. # 结果（只需要把bool Series 传入Series就可以实现索引）：
  12. # c    4
  13. # d    5
  14. # dtype: int64

5：使用Index对象来进行索引

使用Index对象进行索引的时候，和使用值索引没有本质的区别。因为Index里面也存入了很多值，可以把Index看做一个list。

转载自三味书屋