Series属性
Series属性列表
| 属性 | 说明 |
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| 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）
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>>> 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')>>> ser01a 10b 11c 12d 13e 14f 15Name: class02, dtype: int16 |
属性:
Series.index
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>>> ser01.index # 索引Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'], dtype='object') |
Series.array
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>>> 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
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>>> ser01.values # 数据array([10, 11, 12, 13, 14, 15], dtype=int16) # 返回值为ndarray |
Series.dtype
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>>> ser01.dtype # 元素的数据类型dtype('int16') |
Series.shape
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>>> ser01.shape # 形状(6,) |
Series.nbytes
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>>> ser01.nbytes # 占用多少字节12 |
Series.ndim
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>>> ser01.ndim # 维度，维数，轴数，秩1 # 永远是1，Series是一维数组 |
Series.T
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>>> ser01.T # 转置，是它本身a 10b 11c 12d 13e 14f 15Name: class02, dtype: int16 |
Series.memory_usage([index, deep])
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>>> ser01.memory_usage() # 内存使用量232 |
Series.hasnans
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>>> ser01.hasnans # 是否有空值False |
Series.empty
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>>> ser01.empty # 是否为空False |
Series.dtypes
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>>> ser01.dtypes # 元素数据类型，同dtypedtype('int16') |
Series.name
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>>> ser01.name # ser01的名字'class02' |
Series.flags
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>>> ser01.flags # 此 pandas 对象关联的属性<Flags(allows_duplicate_labels=True)> |
Series.set_flags(*[,copy,…])
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>>> ser01.set_flags() # 返回带有更新标志的新对象a 10b 11c 12d 13e 14f 15Name: 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。
到此这篇关于Pandas数据结构中Series属性详解的文章就介绍到这了,更多相关Pandas Series属性内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
原文链接：https://blog.csdn.net/shield911/article/details/124372417
