Pandas数据结构中Series属性详解
作者：李小四是数据分析师
本文主要介绍了Pandas数据结构中Series属性详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
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。
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属性内容请搜索脚本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脚本之家！