Pandas數據結構中Series屬性詳解
更新時間：2022年04月24日 09:09:19 作者：李小四是數據分析師
本文主要介紹了Pandas數據結構中Series屬性詳解，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下
Series屬性
Series屬性列表
| 屬性 | 說明 |
|---|---|
| Series.index | 系列的索引（軸標簽） |
| Series.array | 系列或索引的數據 |
| Series.values | 系列的數據，返回ndarray |
| Series.dtype | 返回基礎數據的數據類型 |
| Series.shape | 返回基礎數據形狀的元組 |
| Series.nbytes | 返回基礎數據占的字節(jié)數 |
| Series.ndim | 基礎數據的維數，永遠是1 |
| Series.size | 返回基礎數據中元素的個數 |
| Series.T | 返回轉置，永遠為Series自己 |
| Series.memory_usage([index, deep]) | 返回系列的內存使用情況 |
| Series.hasnans | 如果有任何 NaN，則返回 True |
| Series.empty | 指示 Series是否為空 |
| Series.dtypes | 返回基礎數據的數據類型 |
| Series.name | 返回系列的名稱 |
| Series.flags | 獲取與此 pandas 對象關聯的屬性 |
| Series.set_flags(*[,copy,…]) | 返回帶有更新標志的新對象 |
Series屬性詳解
由于Series是一個可以自定義行索引的一維數據，所以Series的屬性大部分都是ndarray的屬性，在ndarray屬性的基礎上有了新的擴展，其中比較重要的是index，values等。詳細介紹示例如下：（建議看不懂說明的可以直接看示例，示例更容易懂）
>>> import numpy as np >>> import pandas as pd # 創(chuàng)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
屬性:
Series.index
>>> ser01.index # 索引 Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'], dtype='object')
Series.array
>>> ser01.array # 數組 <PandasArray> # 返回的數據類型為PandasArray [10, 11, 12, 13, 14, 15] Length: 6, dtype: int16
Series.values
>>> ser01.values # 數據 array([10, 11, 12, 13, 14, 15], dtype=int16) # 返回值為ndarray
Series.dtype
>>> ser01.dtype # 元素的數據類型
dtype('int16')Series.shape
>>> ser01.shape # 形狀 (6,)
Series.nbytes
>>> ser01.nbytes # 占用多少字節(jié) 12
Series.ndim
>>> ser01.ndim # 維度，維數，軸數，秩 1 # 永遠是1，Series是一維數組
Series.T
>>> ser01.T # 轉置，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() # 內存使用量 232
Series.hasnans
>>> ser01.hasnans # 是否有空值 False
Series.empty
>>> ser01.empty # 是否為空 False
Series.dtypes
>>> ser01.dtypes # 元素數據類型，同dtype
dtype('int16')Series.name
>>> ser01.name # ser01的名字 'class02'
Series.flags
>>> ser01.flags # 此 pandas 對象關聯的屬性 <Flags(allows_duplicate_labels=True)>
Series.set_flags(*[,copy,…])
>>> ser01.set_flags() # 返回帶有更新標志的新對象 a 10 b 11 c 12 d 13 e 14 f 15 Name: class02, dtype: int32
需要掌握屬性的名稱和意義，還有屬性的返回值屬于哪種數據類型，是一個什么值。在數據分析或者可視化中會使用Series屬性的返回值作為其他函數的參數使用，因此必須熟練掌握。
到此這篇關于Pandas數據結構中Series屬性詳解的文章就介紹到這了,更多相關Pandas Series屬性內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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