Pandas数据结构中Series属性详解
作者:李小四是数据分析师 时间:2021-12-13 22:32:17
Series属性
Series属性列表
属性 | 说明 |
---|---|
Series.index | 系列的索引(轴标签) |
Series.array | 系列或索引的数据 |
Series.values | 系列的数据,返回ndarray |
Series.dtype | 返回基础数据的数据类型 |
Series.shape | 返回基础数据形状的元组 |
Series.nbytes | 返回基础数据占的字节数 |
Series.ndim | 基础数据的维数,永远是1 |
Series.size | 返回基础数据中元素的个数 |
Series.T | 返回转置,永远为Series自己 |
Series.memory_usage([index, deep]) | 返回系列的内存使用情况 |
Series.hasnans | 如果有任何 NaN,则返回 True |
Series.empty | 指示 Series是否为空 |
Series.dtypes | 返回基础数据的数据类型 |
Series.name | 返回系列的名称 |
Series.flags | 获取与此 pandas 对象关联的属性 |
Series.set_flags(*[,copy,…]) | 返回带有更新标志的新对象 |
Series属性详解
由于Series是一个可以自定义行索引的一维数据,所以Series的属性大部分都是ndarray的属性,在ndarray属性的基础上有了新的扩展,其中比较重要的是index,values等。详细介绍示例如下:(建议看不懂说明的可以直接看示例,示例更容易懂)
>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
# 创建ser01
>>> arr01 = np.arange(10, 16)
>>> ser01 = pd.Series(data=arr01, index=['a','b','c','d','e','f'], dtype='int16', name='class02')
>>> ser01
a 10
b 11
c 12
d 13
e 14
f 15
Name: class02, dtype: int16
属性:
Series.index
>>> ser01.index # 索引
Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'], dtype='object')
Series.array
>>> ser01.array # 数组
<PandasArray> # 返回的数据类型为PandasArray
[10, 11, 12, 13, 14, 15]
Length: 6, dtype: int16
Series.values
>>> ser01.values # 数据
array([10, 11, 12, 13, 14, 15], dtype=int16) # 返回值为ndarray
Series.dtype
>>> ser01.dtype # 元素的数据类型
dtype('int16')
Series.shape
>>> ser01.shape # 形状
(6,)
Series.nbytes
>>> ser01.nbytes # 占用多少字节
12
Series.ndim
>>> ser01.ndim # 维度,维数,轴数,秩
1 # 永远是1,Series是一维数组
Series.T
>>> ser01.T # 转置,是它本身
a 10
b 11
c 12
d 13
e 14
f 15
Name: class02, dtype: int16
Series.memory_usage([index, deep])
>>> ser01.memory_usage() # 内存使用量
232
Series.hasnans
>>> ser01.hasnans # 是否有空值
False
Series.empty
>>> ser01.empty # 是否为空
False
Series.dtypes
>>> ser01.dtypes # 元素数据类型,同dtype
dtype('int16')
Series.name
>>> ser01.name # ser01的名字
'class02'
Series.flags
>>> ser01.flags # 此 pandas 对象关联的属性
<Flags(allows_duplicate_labels=True)>
Series.set_flags(*[,copy,…])
>>> ser01.set_flags() # 返回带有更新标志的新对象
a 10
b 11
c 12
d 13
e 14
f 15
Name: class02, dtype: int32
需要掌握属性的名称和意义,还有属性的返回值属于哪种数据类型,是一个什么值。在数据分析或者可视化中会使用Series属性的返回值作为其他函数的参数使用,因此必须熟练掌握。
来源:https://blog.csdn.net/shield911/article/details/124372417
标签:Pandas,Series
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