Series第一讲 属性

2020-09-16  本文已影响0人  butters001

Series第一讲 属性

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详细介绍

先来创建一个简单的Series

In [82]: s = pd.Series([1, 'abc', [], None])                                    

In [83]: s                                                                      
Out[83]: 
0       1
1     abc
2      []
3    None
dtype: object
  1. Series.index:返回Series的索引
In [84]: s.index                                                                
Out[84]: RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)
  1. Series.array:比较通俗的理解就是返回Series里的数值 "列表"
In [85]: s.array                                                                
Out[85]: 
<PandasArray>
[1, 'abc', [], None]
Length: 4, dtype: object

重要的是数据 [1, 'abc', [], None]

  1. Series.values:效果等同于array
In [86]: s.values                                                               
Out[86]: array([1, 'abc', list([]), None], dtype=object)
  1. Series.dtype:Series元素的数据类型
In [87]: s.dtype                                                                
Out[87]: dtype('O')

In [90]: s.dtypes                                                               
Out[90]: dtype('O')
  1. Series.shape:Series的形状(数组格式)
In [91]: s.shape                                                                
Out[91]: (4,)
# 表示4行1列
  1. Series.nbytes:消耗字节数
In [92]: s.nbytes                                                               
Out[92]: 32
  1. Series.ndim:维度
In [93]: s.ndim                                                                 
Out[93]: 1
  1. Series.size:最外层的元素数量
In [94]: s.size                                                                 
Out[94]: 4
  1. Series.T:转置
In [95]: s.T                                                                    
Out[95]: 
0       1
1     abc
2      []
3    None
dtype: object

# 因为是一维的 所以Series转置后形状不变
  1. Series.memory_usage([index=True]):内存使用

默认会算上索引的内存,当index=False时返回结果和nbytes相等

In [99]: s.memory_usage()                                                       
Out[99]: 160

# index=False
In [100]: s.memory_usage(index=False)                                        
Out[100]: 32
  1. Series.hasnans:Series是否包含nan值
In [101]: s.hasnans                                                             
Out[101]: True
  1. Series.empty Series是否为空

注意⚠️:None和空字符串("") 在Series里不为empty

In [102]: s.empty                                                               
Out[102]: False

In [103]: pd.Series([None]).empty                                               
Out[103]: False

In [104]: pd.Series([]).empty                                         
Out[104]: True
  1. Series.name:Series名字

我们未给 s 设置名字,所以此处为空

In [105]: s.name                                                                

In [106]:    

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