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pandas中Series的使用方式

 更新時(shí)間:2023年09月15日 15:40:37   作者:菜鳥長(zhǎng)安  
這篇文章主要介紹了pandas中Series的使用方式,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助,如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

pandas的應(yīng)用

pandas的核心數(shù)據(jù)類型是Series(數(shù)據(jù)系列)、DataFrame(數(shù)據(jù)表/數(shù)據(jù)框),反別用于處理一維和二維的數(shù)據(jù)。

還有一個(gè)Index類型的子類型,它為Series和Dataframe提供了索引功能

創(chuàng)建Series對(duì)象

Series對(duì)象用來表示一維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),跟數(shù)組非常類似,但是多了一些功能。

Series的內(nèi)部結(jié)構(gòu)包含了兩個(gè)數(shù)組,其中一個(gè)用來保存數(shù)據(jù),另一個(gè)用來保存數(shù)據(jù)的索引。

還可以使用字典的方式來創(chuàng)建

索引

Series對(duì)象也可以進(jìn)行索引和切片的操作,不同的是Series對(duì)象因?yàn)閮?nèi)部維護(hù)了一個(gè)保護(hù)索引的數(shù)組。

除了可以使用整數(shù)索引通過位置檢索數(shù)據(jù)外,還可以通過自己設(shè)置的檢索標(biāo)簽獲取相對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。

第一種,通過位置索引,并修改數(shù)據(jù)

第二種,使用自定義標(biāo)簽

花式索引

花式索引和普通索引的區(qū)別最外一層為方括號(hào)[ ]

布爾索引

用來判斷列表中數(shù)值的范圍

Series對(duì)象的常用屬性

# 求和
print(ser2.sum())
# 求均值
print(ser2.mean())
# 求最大
print(ser2.max())
# 求最小
print(ser2.min())
# 計(jì)數(shù)
print(ser2.count())
# 求標(biāo)準(zhǔn)差
print(ser2.std())
# 求方差
print(ser2.var())
# 求中位數(shù)
print(ser2.median())

describe()方法

describe()方法:可以獲得上述所有的描述性統(tǒng)計(jì)信息,如方差,標(biāo)準(zhǔn)差,中位數(shù)等等

對(duì)于某一特定的值,也可以通過索引的方式獲得

value_count()方法

如果想要統(tǒng)計(jì)每個(gè)值重復(fù)的次數(shù),可以使用value_counts()方法,這個(gè)方法會(huì)返回一個(gè)Series對(duì)象,它的索引就是原來的Series對(duì)象中的值,而每個(gè)值出現(xiàn)的次數(shù)就是返回的Series對(duì)象中的數(shù)據(jù),在默認(rèn)情況下會(huì)按照出現(xiàn)次數(shù)做降序排列。

ser3 = pd.Series(data=['apple', 'banana', 'apple', 'pitaya', 'apple', 'pitaya', 'durian'])
ser3.value_counts()

unique() 方法

如果Series對(duì)象有重復(fù)的值,我們可以使用unique()方法獲得去重之后的Series對(duì)象;

可以使用nunique()方法統(tǒng)計(jì)不重復(fù)值的數(shù)量 數(shù)據(jù)處理的方法。

isnull()和notnull()

Series對(duì)象的isnull()和notnull()方法可以用于空值的判斷

dropna()和fillna()分別用來刪除空值和填充空值

dropna()和fillna()方法都有一個(gè)名為inplace的參數(shù),它的默認(rèn)值是False,表示刪除空值或填充空值不會(huì)修改原來的Series對(duì)象,而是返回一個(gè)新的Series對(duì)象來表示刪除或填充空值后的數(shù)據(jù)系列,如果將inplace參數(shù)的值修改為True,那么刪除或填充空值會(huì)就地操作,直接修改原來的Series對(duì)象,那么方法的返回值是None。

后面我們會(huì)接觸到的很多方法,包括DataFrame對(duì)象的很多方法都會(huì)有這個(gè)參數(shù),它們的意義跟這里是一樣的。

mask()和where()

  • mask():可以將滿足條件的全部替換
  • where():將不滿足條件的替換

duplicated()和drop_duplicates()

  • duplicated()方法可以幫助找出重復(fù)的數(shù)據(jù),根據(jù)布爾值顯示是否重復(fù)
  • drop_duplicates()可以幫助刪除重復(fù)的數(shù)據(jù)

apply()和map()

map()可以不通過索引,直接通過內(nèi)容來進(jìn)行修改數(shù)據(jù)

apply()可以將原始值通過一定的計(jì)算,得到想要的數(shù)組

排序和取頭部值的方法

Series對(duì)象的sort_index()和sort_values()方法可以用于對(duì)索引和數(shù)據(jù)的排序,排序方法有一個(gè)名為ascending的布爾類型參數(shù),該參數(shù)用于控制排序的結(jié)果是升序還是降序;

而名為kind的參數(shù)則用來控制排序使用的算法,默認(rèn)使用了quicksort,也可以選擇mergesort或heapsort;

如果存在空值,那么可以用na_position參數(shù)空值放在最前還是最后,默認(rèn)是last

  • sort_values() 按值從小到大排序
  • sort_values(ascending=False) 按值從大到小

- 取頭部

如果要從Series對(duì)象中找出元素中最大或最小的“Top-N”,實(shí)際上是不需要對(duì)所有的值進(jìn)行排序的,可以使用nlargest()和nsmallest()方法來完成

總結(jié)

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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