专栏首页AI机器学习与深度学习算法[L2]快速掌握Series~Series的属性

[L2]快速掌握Series~Series的属性

懒惰行动得如此缓慢,贫穷很快就能超过它。

——富兰克林

全文字数:1411字

阅读时间:6分钟

前言

由于在公众号上文本字数太长可能会影响阅读体验,因此过于长的文章,我会使用"[L1]"来进行分段。这系列将介绍Pandas模块中的Series,本文主要介绍:

  • Series的属性

快速掌握Series系列:

[L1]快速掌握Series~创建Series

a

Series的属性

此处介绍Series属性包括两个方面(因为此处介绍的是Series的属性不是Series的方法,所以不要在后面加小括号):

  1. 获取Series的index索引和value值,顺便介绍统计index和value相同类别的个数的方法;
  2. 获取Series的名称以及index的名称;
#实验所用到的Series对象
import pandas as pd
s = pd.Series([1,2,3],index = ["a","b","a"])
print(s)
  • 获取index索引和value值,并统计index和value相同类别的个数

下面将index和value分开来介绍:

#获取Series的索引
print(s.index)

result:
Index(['a', 'b', 'a'], dtype='object')

此时返回的索引是一个迭代器对象,这个对象还可能会有其他的属性。如果我们想要获取其中的具体值的话,可以使用for循环进行遍历,还可以使用下面这些简单的属性将迭代转换为ndarray数组或者是list列表:

print(s.index.values)
print(type(s.index.values))
print("-"*6)
print(list(s.index.values))
print(type(list(s.index.values)))

result:
['a' 'b' 'a']
<class 'numpy.ndarray'>
------
['a', 'b', 'a']
<class 'list'>

如果我们想要统计Series中索引相同索引的个数,可以使用下面的方法(注意此时是方法不在是属性了):

print(s.index.value_counts())

result:
a    2
b    1
dtype: int64

values其实和index类似,下面简单的介绍一下:

print(s.values)
print(type(s.values))

result:
[1 2 3]
<class 'numpy.ndarray'>

与获取index不同的是,使用s.values返回的就是包含值的ndarray数组类型。下面统计相同value值的个数,同样这个也是一个方法,这个方法还是很常用的:

print(s.value_counts())

result:
3    1
2    1
1    1
dtype: int64
  • 获取Series的名称以及index的名称

Series有本身以及index和value,除了value没有名称外,Series本身和index都可以指定名称,如果不指定的话默认为None。

s.name = "my Series"
s.index.name = "my index"
print(s)

result:
my index
a    1
b    2
a    3
Name: my Series, dtype: int64

本文分享自微信公众号 - AI机器学习与深度学习算法(AI-KangChen),作者:Chenkc

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2020-04-29

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