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關(guān)于Series的index的方法和屬性使用說明

 更新時間:2023年06月13日 09:40:38   作者:bc超  
這篇文章主要介紹了關(guān)于Series的index的方法和屬性使用說明,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

Series的index的方法和屬性

from pandas import Series,DataFrame

obj = Series([1,2,3,5,8,12],index=[1,2,3,4,5,6])

obj2 = Series([2,6,12,15,18,20],index=[0,1,2,3,4,5])

1、append,合并

obj.append(obj2)

2、obj.diff(),每行與上一行的差值,Difference with previous row

與前第2行的差值

與倒數(shù)前一行的差值

3、obj3.unique() 計算唯一值

4、is_unique,判斷是否有重復值,如果沒有返回True,否則返回False

5、is_monotonic,當各元素均大于等于前值時,返回True,否則返回False

6、drop,刪除

7、isin,判斷是否包含在參數(shù)中

8、reindex,創(chuàng)建一個新的索引對象

Series中str屬性的方法+index索引的特點

Pandas字符串處理

前面我們已經(jīng)使用了字符串的處理函數(shù):

df["bWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')

1.Pandas的字符串處理的基本介紹

  • 使用方法:先獲取Series的str屬性,然后在屬性上調(diào)用函數(shù);
  • 只能在字符串列上使用,不能數(shù)字列上使用;
  • Dataframe上沒有str屬性和處理方法
  • Series.str并不是Python原生字符串,而是自己的一套方法,不過大部分和原生str很相似;

2.一些常用方法的使用舉例

①切分字符串,split()

# (1)把DataFrame列中字符串以','分隔開,每個元素分開后存入一個列表里
series=data['列名'].str.split(',') ?
#(2)參數(shù)expand,這個參數(shù)取True時,會把切割出來的內(nèi)容當做一列,產(chǎn)生多列。
series=data['列名'].str.split(',',expand=True) ?
#(3)只要第一列
series=data['列名'].str.split(',',expand=True)[0] ?

②替換,replace()

# ?#用‘-'代替‘,'
series=data['列名'].str.replace(',','-') ?

③是否包含表達式,contains()

#返回的是布爾值。
series=data['列名'].str.contains('we') ? ??

④查找所有符合正則表達式的字符findall()

# 以數(shù)組的形式返回。
series=data['列名'].str.findall("[a-z]") ?

⑤計算字符串的長度,len()

series=data['列名'].str.len() ?

⑥去除前后的空白字符,strip()

series=data['列名'].str.strip() ?
series=data['列名'].str.rstrip() ? ?#去除后面的空白字符
series=data['列名'].str.lstrip() ? ?#去除前面的空白字符

⑦其他的一些判斷方法

isalnum() # 是否全部是數(shù)字和字母組成
isalpha() # 是否全部是字母
isdigit() # 是否全部都是數(shù)字
isspace() # 是否空格
islower() # 是否全部小寫
isupper() # 是否全部大寫
istitle() # 是否只有首字母為大寫,其他字母為小寫

3.使用過程中的一些注意

鏈式使用:當執(zhí)行完一次str的方法后,一般不可以繼續(xù)使用str的方法,需要再次使用str的屬性,再使用str的方法

Series.str默認就開啟了正則表達式模式
# 正則表達式替換,從2015年12月10如中將年月日替換為20151210
df["中文日期"].str.replace("[年月日]", "")

index索引的特點

1.特點

  • 更方便的數(shù)據(jù)查詢,使用index查詢的時候可以獲得性能提升;
  • 自動的數(shù)據(jù)對齊功能;
  • 更多更強大的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)支持;

2.為什么使用index索引可以提高查詢性能呢?

  • 如果index是唯一的,Pandas會使用哈希表優(yōu)化,查詢性能為O(1);
  • 如果index不是唯一的,但是有序,Pandas會使用二分查找算法,查詢性能為O(logN);
  • 如果index是完全隨機的,那么每次查詢都要掃描全表,查詢性能為O(N);

所以我們再對于完全隨機索引的查詢情況,如果提前排序,可以提高查詢速率

總結(jié)

以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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