快捷導(dǎo)航

Python?Pandas教程之series 上的轉(zhuǎn)換操作

更新時(shí)間：2022年09月16日 10:10:55 作者：海擁

這篇文章主要介紹了Python?Pandas教程之series上的轉(zhuǎn)換操作，文章通過(guò)圍繞主題展開(kāi)詳細(xì)的內(nèi)容介紹，具有一定的參考價(jià)值，需要的小伙伴可以參考一下

前言：

在轉(zhuǎn)換操作中，我們執(zhí)行各種操作，例如更改系列的數(shù)據(jù)類(lèi)型，將系列更改為列表等。為了執(zhí)行轉(zhuǎn)換操作，我們有各種有助于轉(zhuǎn)換的功能，例如.astype()等.tolist()。

代碼#1：

# 使用 astype 轉(zhuǎn)換 series 數(shù)據(jù)類(lèi)型的 Python 程序
 
# importing pandas module  
import pandas as pd 
   
# 從 url 讀取 csv 文件  
data = pd.read_csv("nba.csv") 
    
# 刪除空值列以避免錯(cuò)誤
data.dropna(inplace = True) 
   
# 在轉(zhuǎn)換之前存儲(chǔ) dtype
before = data.dtypes 
   
# 使用 astype 轉(zhuǎn)換 dtypes
data["Salary"]= data["Salary"].astype(int) 
data["Number"]= data["Number"].astype(str) 
   
# 轉(zhuǎn)換后存儲(chǔ) dtype
after = data.dtypes 
   
# 打印出來(lái)比較
print("BEFORE CONVERSION\n", before, "\n") 
print("AFTER CONVERSION\n", after, "\n")

輸出：

代碼 #2：

# Python程序?qū)?series 轉(zhuǎn)換為列表
 
# 導(dǎo)入 pandas 模塊  
import pandas as pd  
   
# 導(dǎo)入 regex 模塊 
import re 
     
# 制作數(shù)據(jù)框 
data = pd.read_csv("nba.csv")  
     
# 刪除空值以避免錯(cuò)誤
data.dropna(inplace = True)  
   
# 操作前存儲(chǔ) dtype
dtype_before = type(data["Salary"]) 
   
# 轉(zhuǎn)換為列表
salary_list = data["Salary"].tolist() 
   
# 操作后存儲(chǔ)dtype
dtype_after = type(salary_list) 
   
# 打印數(shù)據(jù)類(lèi)型
print("Data type before converting = {}\nData type after converting = {}"
      .format(dtype_before, dtype_after)) 
   
# 顯示列表
salary_list

輸出：

Pandas series 方法：

功能	描述
Series()	可以使用 Series() 構(gòu)造函數(shù)方法創(chuàng)建熊貓系列。此構(gòu)造方法接受各種輸入
combine_first()	方法用于將兩個(gè)系列合二為一
count()	返回系列中非 NA/null 觀測(cè)值的數(shù)量
size()	返回基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中的元素?cái)?shù)
name()	方法允許為 Series 對(duì)象（即列）命名
is_unique()	如果對(duì)象中的值是唯一的，則方法返回布爾值
idxmax()	提取Series中最高值的索引位置的方法
idxmin()	提取系列中最低值的索引位置的方法
sort_values()	在 Series 上調(diào)用方法以按升序或降序?qū)χ颠M(jìn)行排序
sort_index()	在熊貓系列上調(diào)用方法以按索引而不是其值對(duì)其進(jìn)行排序
head()	方法用于從系列的開(kāi)頭返回指定數(shù)量的行。該方法返回一個(gè)全新的系列
tail()	方法用于從 Series 的末尾返回指定數(shù)量的行。該方法返回一個(gè)全新的系列
le()	用于將 Caller 系列的每個(gè)元素與傳遞的系列進(jìn)行比較。對(duì)于每個(gè)小于或等于傳遞系列中的元素的元素，它返回 True
ne()	用于將 Caller 系列的每個(gè)元素與傳遞的系列進(jìn)行比較。它為每個(gè)不等于傳遞系列中的元素的元素返回 True
ge()	用于將 Caller 系列的每個(gè)元素與傳遞的系列進(jìn)行比較。它為大于或等于傳遞系列中的元素的每個(gè)元素返回 True
eq()	用于將 Caller 系列的每個(gè)元素與傳遞的系列進(jìn)行比較。它為每個(gè)等于傳遞系列中的元素的元素返回 True
gt()	用于比較兩個(gè)系列并為每個(gè)元素返回布爾值
lt()	用于比較兩個(gè)系列并為每個(gè)元素返回布爾值
clip()	用于剪裁低于和高于傳遞的最小和最大值的值
clip_lower()	用于裁剪低于傳遞的最小值的值
clip_upper()	用于剪裁高于傳遞的最大值的值
astype()	方法用于更改系列的數(shù)據(jù)類(lèi)型
tolist()	方法用于將系列轉(zhuǎn)換為列表
get()	在 Series 上調(diào)用方法以從 Series 中提取值。這是傳統(tǒng)括號(hào)語(yǔ)法的替代語(yǔ)法
unique()	Pandas unique() 用于查看特定列中的唯一值
nunique()	Pandas nunique() 用于獲取唯一值的計(jì)數(shù)
value_counts()	計(jì)算每個(gè)唯一值在系列中出現(xiàn)的次數(shù)的方法
factorize()	方法通過(guò)識(shí)別不同的值來(lái)幫助獲得數(shù)組的數(shù)字表示
map()	將一個(gè)對(duì)象的值綁定到另一個(gè)對(duì)象的方法
between()	Pandas between() 方法用于系列檢查哪些值位于第一個(gè)和第二個(gè)參數(shù)之間
apply()	調(diào)用方法并將 Python 函數(shù)作為參數(shù)提供給每個(gè) Series 值使用該函數(shù)。此方法有助于執(zhí)行 pandas 或 numpy 中未包含的自定義操作