数据处理与统计分析——04-Pandas中Series的常用方法、属性、布尔索引、运算操作

Series

概述

• Series也是Pandas中的最基本的数据结构对象，也是DataFrame的列对象或者行对象，series本身也具有行索引。
• Series是一种类似于一维数组的对象，由下面两个部分组成：
  • values：一组数据（numpy.ndarray类型）
  • index：相关的数据行索引标签；如果没有为数据指定索引，于是会自动创建一个0到N-1(N为数据的长度)的整数型索引。

(1) Series的常用属性

• 常见属性

  属性	说明
  loc	使用索引值取子集
  iloc	使用索引位置取子集
  dtype或dtypes	Series内容的类型
  T	Series的转置矩阵
  shape	数据的维数
  size	Series中元素的数量
  values	Series的值
  index	Series的索引值

  • loc属性

  first_row = data.loc[941]
  print(first_row)        # 获取第一行数据, 但是是以列的方式展示的
  print(type(first_row))  # <class 'pandas.core.series.Series'>
  

  • iloc属性

  first_row = data.iloc[0] # 使用索引位置获取自己
  print(first_row)        # 获取第一行数据, 但是是以列的方式展示的
  print(type(first_row))  # <class 'pandas.core.series.Series'>
  

  • dtype 或 dtypes

  print(first_row.dtype)          # 打印Series的元素类型, object表示字符串
  print(first_row['year'].dtype)  # 打印Series的year列的元素类型, int64
  
  # 打印Series的year列的元素类型, 该列值为字符串, 字符串没有dtype属性, 所以报错.
  print(first_row['firstname'].dtype)  
  

  • shape 和 size属性

  print(first_row.shape)		# 维度
  # 结果为: (7,)		因为有7列元素
  print(first_row