Series的操作

最新推荐文章于 2024-04-30 15:37:16 发布
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分类专栏： 用Python进行数据分析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/J_kaiz/article/details/104344011
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本文详细介绍了Pandas库中的Series对象，包括其作为一维数据结构的特点，用户定义的显式索引和系统分配的隐式索引。讨论了Series的创建、属性如`values`和`index`，以及常用方法如`value_counts()`和`isnull()`。此外，还涵盖了Series的切片和索引操作，包括隐式和显示索引的使用，以及系列对象的算术、比较和逻辑运算。

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一、Series对象解析

1.Series是一种类似于一维数组的对象，是由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。

2.Series是Pandas包提供的一种Key-value型数据结构,其中Key为用户定义的显示index,每个显式index对应一个value值。它与Python列表的区别在于,Series的每个元素都带有两种index：
（1）显示index : 由用户指定
（2）隐式index : 由系统自动分配(Series对象中每个元素的下标,类似Python"列表"的下标)

二、Series对象的属性

1.Series对象创建：pd.Series(data, index)
在这里插入图片描述

2.Series对象的常用属性
（1）ser.values：返回Series对象的值, 返回的是一个一维的ndarray

（2）ser.index：返回Series对象的索引, 返回的是一个一维的ndarray

（3）ser.size：返回Series对象的行数

三、Series对象的方法

（1）ser.value_counts()：对值进行分类计数, 缺失值不计入

（2

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