python pandas series 功能——迹忆客-ag捕鱼王app官网

本节主要介绍 pandas 数据结构 series 的基本的功能。

下面是series基本功能的列表

现在让我们创建一个 series 并依次查看上面列出的所有属性操作。

import pandas as pd
import numpy as np
#使用 4 个随机数创建一个series
s = pd.series(np.random.randn(4))
print(s)

运行结果如下

0    1.571247
1    0.756607
2   -0.759702
3   -0.963747
dtype: float64

axes

返回 series 的标签列表。

import pandas as pd
import numpy as np
#使用 4 个随机数创建一个series
s = pd.series(np.random.randn(4))
print ("the axes are:")
print(s.axes)

运行结果如下

the axes are:
[rangeindex(start=0, stop=4, step=1)]

上面的结果表示一个从 0 到 4，步长为 1 的这样一个数组，即 [0,1,2,3,4]。

empty

返回布尔值，说明对象是否为空。true 表示对象为空。

import pandas as pd
import numpy as np
#使用 4 个随机数创建一个series
s = pd.series(np.random.randn(4))
print ("is the object empty?")
print(s.empty)

运行结果如下

is the object empty?
false

ndim

返回对象的维数。根据定义，series 是一维数据结构，因此它返回 1

import pandas as pd
import numpy as np
#使用 4 个随机数创建一个series
s = pd.series(np.random.randn(4))
print ("the dimensions of the object:")
print(s.ndim)

运行结果如下

the dimensions of the object:
1

size

返回series的大小（长度）。

import pandas as pd
import numpy as np
#使用 4 个随机数创建一个series
s = pd.series(np.random.randn(4))
print ("the size of the object:")
print(s.size)

运行结果如下

the size of the object:
4

values

以数组形式返回 series 中的实际数据。

import pandas as pd
import numpy as np
#使用 4 个随机数创建一个series
s = pd.series(np.random.randn(4))
print ("the actual data series is:")
print(s.values)

运行结果如下

the actual data series is:
[-0.22330251 -0.30335819 -1.07751877  1.71897936]

head()

head()返回前n行（观察索引值）。如果没有传递值，则默认显示的元素个数为5。

import pandas as pd
import numpy as np
#使用 6 个随机数创建一个series
s = pd.series(np.random.randn(6))
print ("the first three rows of the data series:")
print(s.head(3))

运行结果如下

the first three rows of the data series:
0    0.052514
1   -1.403173
2    1.908502
dtype: float64

tail()

tail()返回最后n行（观察索引值）。如果没有传递值，则默认显示的元素个数为5。

import pandas as pd
import numpy as np
#使用 6 个随机数创建一个series
s = pd.series(np.random.randn(6))
print ("the last trhee rows of the data series:")
print(s.tail(3))

运行结果如下

the last trhee rows of the data series:
3   -1.264836
4   -0.841042
5   -0.335702
dtype: float64