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Pandas Series属性

李小四是数据分析师 人气:0

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。

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