开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Pandas Series中默认值的get()，使用position

Pandas是一个流行的Python数据分析库，它提供了许多数据结构和函数，方便进行数据处理和分析。其中，Pandas Series是一种一维标记数组，类似于带有标签的列表。

在Pandas Series中，可以使用get()方法来获取指定位置的元素值。get()方法的默认值参数可以用于在指定位置没有元素值时返回一个默认值。

使用position参数来指定要获取的元素的位置，位置从0开始计数。如果指定的位置超出了Series的长度范围，get()方法将返回默认值。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个Series
data = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50])

# 使用get()方法获取指定位置的元素值，默认值为-1
value = data.get(2, -1)
print(value)  # 输出：30

# 使用get()方法获取超出范围的位置的元素值，默认值为-1
value = data.get(5, -1)
print(value)  # 输出：-1

在上面的示例中，我们创建了一个包含5个元素的Series，并使用get()方法获取了位置为2和5的元素值。由于位置2处有元素，所以返回了该元素的值30；而位置5超出了Series的长度范围，所以返回了默认值-1。

Pandas Series中get()方法的使用可以方便地获取指定位置的元素值，并且通过设置默认值参数，可以在位置超出范围时返回自定义的默认值。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云官网：https://cloud.tencent.com/
云服务器CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库CDB：https://cloud.tencent.com/product/cdb
云原生应用引擎TKE：https://cloud.tencent.com/product/tke
人工智能AI：https://cloud.tencent.com/product/ai
物联网IoT Hub：https://cloud.tencent.com/product/iothub
移动开发移动推送：https://cloud.tencent.com/product/umeng
云存储COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
区块链BCOS：https://cloud.tencent.com/product/bcos
元宇宙：https://cloud.tencent.com/solution/virtual-world

相关搜索:Get column as pl.Series，而不是polars中的pl.Dataframe Pandas -使用pandas.Series.all过滤DataFrame最有效的方法是什么 Pandas Series - Series构造函数中的force dtype Pandas:使用iterrow()和pd.Series将值追加到序列中 pandas中的series.tolist()和list有区别吗 Python Pandas:如何使用返回pd.Series的函数对聚合进行分组 Python Pandas:检查Series是否包含列表中的字符串 Python:使用datetime重置Pandas.Series的索引使用另一个数组应用函数pandas.Series中的参数删除pandas.Series中不同索引之间的重复条目

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Pandas库的使用--Series

1.调用Series的原生方法创建 import pandas as pd s1 = pd.Series(data=[1,2,4,6,7],index=['a','b','c','d','e'])#...index表示索引 print(s1['a']) print(s1[0]) print(s1[:3])# 在Series中切片是一个闭合区间表示Series中0-3的元素 print(s1['a':'...d']) # 范围是一个闭合 print(s1[['a','d']]) #用逗号隔开，表示分别取这两个元素注意这里用两个中括号括起来 2.使用字典生成Series sdata = {'beijing...Series的相关特性及函数 from pandas import Series #用数组生成Series ,默认情况下使用数字索引 obj = Series([4, 7, -5, 3]) print...obj2['d']=6 #替换Series中的元素 print(obj2) # print(obj2[:3]) # 数字的下标还存在，也可以分片 # print(obj2[['c', 'a', '

6832 0

Python Pandas 的使用——Series

参考链接：访问Pandas Series的元素 Python Pandas 的使用——Series Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）...Pandas 的数据结构——Series 使用pandas前需要先引入pandas，若无特别说明，pd作为Pandas别名的通用写法 import pandas as pd 2.1 Series...b bear c cat d dog dtype: object Pandas 中整型为int64，浮点型为float64，字符串、布尔型等其他数据类型为object 通过dict...: int64 相比于python中的dict，Series中索引与元素是一种映射关系，元素在Series对象中是有序存储的，并是通过索引实现其有序的。 ...但Series.copy(deep=False)是先创建一个新的对象，之后，对原对象中values与index贴上新的标签并使新对象的values与index指向之。

9320 0

（五）Python：Pandas中的Series

目录基本特征创建自动生成索引自定义生成索引使用基本运算数据对齐 ---- 基本特征类似一维数组的对象由数据和索引组成有序定长的字典创建 Series能创建出带有数据和索引的字典来...创建方法如下所示：自动生成索引 Series能创建自动生成索引的字典，索引从0开始，代码如下所示： import pandas as pd aSer = pd.Series([1,...([1, 2, 3], dtype='int64') 使用基本运算定义好了一个Series之后，我们可以对它进行一些简单的操作，代码如下所示： import pandas as...False CSCO False BA False AAPL True dtype: bool 数据对齐的一个重要功能是：在运算中自动对齐不同索引的数据...,'CVX':'23.78'} cSer = pd.Series(aSer) print(bSer + cSer) # 都有数据才会显示，如bSer中无CVX，所以显示为NaN，都有数据的，因为是字符串

8462 0

pandas中的series数据类型

import pandas as pd import numpy as np import names ''' 写在前面的话： 1、series与array类型的不同之处为series有索引，...而另一个没有;series中的数据必须是一维的，而array类型不一定 2、可以把series看成一个定长的有序字典，可以通过shape,index,values等得到series的属性 '''...的切片 ''' 1、series的切片和列表的用法类似，不同之处在于建议使用.loc[:]和.iloc[:]，如s10和s11。...2、当遇到特别长的series，我们支取出前5条或后5条数据时可以直接使用.head()或.tail() ''' s5 = pd.Series(np.array([1, 5, 9, 7, 6, 4, 52...中不为空的值 # print(s12[s12.notnull()]) ''' 烽 1.0 火 2.0 dtype: float64 ''' # series的name属性 ''' '''

1.2K2 0

Pandas中的get_dummy()函数案例实战分享

一、前言前几天在Python最强王者交流群【WYM】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下：数据截图如下：可能一开始理解起来还是有点困难的，需要多读一两遍才可以体会到那个意思。...二、实现过程这里【郑煜哲·Xiaopang】给了一个思路，如下所示：代码如下: import pandas as pd def my_func(x): res = pd.Series(0...\]') df['tblTags'].str.get_dummies(sep=', ') 顺利地解决了粉丝的问题。不过他自己的原始数据需要再处理下，不然的话，会报错。...如果DataFrame的某一列中含有k个不同的值，则可以派生出一个k列矩阵或DataFrame（其值全为1和0）。pandas有一个get_dummies()函数可以实现该功能。...这篇文章主要盘点了一个Python基础的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

1101 0

Pandas中的get_dummy()函数案例实战分享

一、前言前几天在Python最强王者交流群【WYM】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下：数据截图如下：可能一开始理解起来还是有点困难的，需要多读一两遍才可以体会到那个意思。...二、实现过程这里【郑煜哲·Xiaopang】给了一个思路，如下所示：代码如下: import pandas as pd def my_func(x): res = pd.Series(...\]') df['tblTags'].str.get_dummies(sep=', ') 顺利地解决了粉丝的问题。不过他自己的原始数据需要再处理下，不然的话，会报错。...如果DataFrame的某一列中含有k个不同的值，则可以派生出一个k列矩阵或DataFrame（其值全为1和0）。pandas有一个get_dummies()函数可以实现该功能。...这篇文章主要盘点了一个Python基础的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

3502 0

Java中Get和Post的使用

1 Get请求数据项目地址：https://github.com/Snowstorm0/learn-get-post 1.1 Controller 文件名MyController，内容为： @RestController...timeString; } } 1.3 Application 在application.properties配置： # 设置端口号 server.port=8888 1.4 Postman 配置Get...public Map postReceiveByMap(Map map){ int number = map.get...0 : Integer.parseInt((String) map.get("number")); String name = map.get("name") == null ?...项目地址：https://github.com/Snowstorm0/learn-post-send 需要注意，RestTemplate在postForObject时，用MultiValueMap，不可使用

9265 2

使用easyui框架中的from表单设置数字默认值和日期默认值

使用easyui框架中的from表单设置数字默认值和日期默认值 强烈推介IDEA2020.2...破解激活，IntelliJ IDEA 注册码，2020.2 IDEA 激活码我们一般使用普通的form表单，可以直接用value属性就能显示默认值，但是easyui框架这样直接设置value属性的值没用...input type="text" name="money" value="100000" readonly="readonly" size="50px" style="width: 84%;"/> 还需要使用如下代码给...给easyui-numbox赋值：再新增弹出框的代码下面添加如下代码： $('#addMoney').numberbox('setValue', 1000000); var v = $('#addMoney...现在就有值了设置easyui的form表单的添加修改日期默认值 签订时间

4.2K2 0

pandas中ix的使用详细讲解

(这句话有些绕口，没关系，关于ix特点，后面会详细讲解) 1 使用ix切分Series 请注意：在pandas版本0.20.0及其以后版本中，ix已经不被推荐使用，建议采用iloc和loc实现ix。...s.loc[:3]一样，这是因为如果series的索引是整型的话，ix会首先去寻找索引中的标签3而不是去找位置3。...df.ix[:'c', :4] x y z 8 a NaN NaN NaN NaN b NaN NaN NaN NaN c NaN NaN NaN NaN 在pandas的后来版本中，我们可以使用iloc...NaN c NaN NaN NaN NaN get_loc()是得到标签在索引中的位置的方法。...到此这篇关于pandas中ix的使用详细讲解的文章就介绍到这了,更多相关pandas ix内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！

1.8K1 0

pandas中的 fillna使用（pandas.DataFrame.fillna）「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 api参考： fillna：使用指定的方法填充 NA/NaN 值。...C D 0 NaN 2.0 NaN 0 1 3.0 4.0 NaN 1 2 3.0 4.0 NaN 5 3 3.0 3.0 NaN 4 3、将“A”、“B”、“C”和“D”列中的所有...limit=1) A B C D 0 0.0 2.0 2.0 0 1 3.0 4.0 NaN 1 2 NaN 1.0 NaN 5 3 NaN 3.0 NaN 4 5、使用...DataFrame 填充时，替换沿相同的列名和相同的索引发生 >>> df2 = pd.DataFrame(np.zeros((4, 4)), columns=list("ABCE")) >>> df.fillna

3.4K2 0

Pandas_Study01

sertes标签索引和 series默认的position 类型是否一致，当都为int64时，默认的position会被定义的索引覆盖，此时在通过series[x] 访问需要注意不能使用默认的position...['a', 'c'] # 按标签信息，传入行列标签索引信息获取具体某个数据 df.iat[1, 2] # 按位置信息，传入行列位置信息，获取具体某个数据 # 新版本中pandas中 df 似乎不能使用...pandas 常用函数 pandas中的函数一般会有两种结果，一是copy，即返回一个修改后的副本，原有的不变，二是inplace，即在原有基础上直接进行修改。...series 中的常用函数 1. get() 和 get_value() 方法因为series 具有字典的一些特征，所以允许使用get 方法来获取数值，如果没有则返回默认值，而get_value 功能类似...注意：dataframe 中的统计函数与series中的相关统计函数基本一致，使用方法基本没有区别。

1851 0

PHP中file_get_contents的使用方法

POST 请求的情况下，最好使用 php://input 来代替 HTTP_RAW_POST_DATA，因为它不依赖于特定的 php.ini 指令。...学习笔记 1，Coentent-Type仅在取值为application/x-www-data-urlencoded和multipart/form-data两种情况下，PHP才会将http请求数据包中相应的数据填入全局变量...$_POST 2，PHP不能识别的Content-Type类型的时候，会将http请求包中相应的数据填入变量$HTTP_RAW_POST_DATA 3, 只有Coentent-Type为multipart.../form-data的时候，PHP不会将http请求数据包中的相应数据填入php://input，否则其它情况都会。...通常情况下，GET方法提交的http请求，body为空。

2.6K2 0

pandas在Series中的时间日期（datetime64）类型怎么取出年月日并进行判断。

在Series中通过dt就可以获得其日期属性 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv...print(df.columns) print(df.dtypes) df = df.loc[df['发布时间'].dt.year == 2019] print(df['发布时间']) 这是其他几个可能用到的，

5.9K2 0

数据导入与预处理-课程总结-04~06章

｜整体填充将全部缺失值替换为 * na_df.fillna("*") 2.3 重复值处理 2.3.1 重复值的检测 pandas中使用duplicated()方法来检测数据中的重复值。...，包括：实体识别冗余属性识别元组重复等 3.2 基于Pandas实现数据集成 pandas中内置了许多能轻松地合并数据的函数与方法，通过这些函数与方法可以将Series类对象或DataFrame...实现哑变量的方法： pandas中使用get_dummies()函数对类别数据进行哑变量处理，并在处理后返回一个哑变量矩阵。..., 并给哑变量添加前缀 result = pd.get_dummies(position_df, prefix=['col']) result 输出为： 3.3.6 面元划分(6.2.5 )...50, 100] # 使用cut函数划分年龄区间 cuts = pd.cut(ages, bins) cuts 输出为： import pandas as pd ages = pd.Series([19

13K1 0

点开，看一段，你就会喜欢上学习pandas，你该这么学！No.3

继续pandas,series函数的学习上篇博客，咱们就稍微了解了一丢丢series的函数远远不够的这篇呢，我们继续心里默念 pandas是处理数据的，是处理数的，数字的 OK,GET到这个就好多了...import pandas as pd s = pd.Series([3,1,4,1,5,9,2,6,8,3,6]) print(s) 我创建了一个基本的Series，然后要对它进行处理了对一个线性的数据来说...还要啰嗦一个属性对于series来说，还有一个属性非常，非常重要，重要到使用之后，没啥效果？这个属性就是T 没错，一个大写的字母T 哈哈哈，其实这个属性对于series来说，基本没啥用 ?...使用之后还是等于自己本身 s = pd.Series([3,1,4],index=['a','b','c']) print(s) print(s.T) 继续看函数好像跑偏了，怎么看到属性去了继续看函数啊...就是把s变量直接给排序了排序搞定之后，就要尝试获取series中的部分内容获取头部几条头部头部head 获取末尾几条 tail,tail import pandas as pd s = pd.Series

5341 0

【每日随笔】使用 you-get 获取网页中的视频资源 ( Python 环境安装 | you-get 工具使用 )

文章目录一、Python 环境安装二、安装 you-get 工具三、使用 you-get 工具下载网页视频一、Python 环境安装 ---- 参考【开发环境】Windows 中安装 Python...各个版本 ( 下载 Python 各版本 SDK | 安装 Python ) 博客 , 安装 Python 环境 , 这里推荐安装最新的 3.10 版本的 Python ; Python 3.10...下载地址 : https://www.python.org/ftp/python/3.10.0/python-3.10.0-amd64.exe 二、安装 you-get 工具 ---- 安装好 Python...环境后 , 在 cmd 命令行中 , 执行 pip install you-get 命令 , 即可安装 you-get 工具 ; 三、使用 you-get 工具下载网页视频 ---- 执行 you-get...网页连接命令 , 即可自动在当前 cmd 目录中 , 下载网页中对应的视频 ; 下载完毕 : 下载后的视频 :

2.3K2 0

使用 Pandas resample填补时间序列数据中的空白

在现实世界中时间序列数据并不总是完全干净的。有些时间点可能会因缺失值产生数据的空白间隙。机器学习模型是不可能处理这些缺失数据的，所以在我们要在数据分析和清理过程中进行缺失值的填充。...本文介绍了如何使用pandas的重采样函数来识别和填补这些空白。原始数据出于演示的目的，我模拟了一些每天的时间序列数据(总共10天的范围)，并且设置了一些空白间隙。...初始数据如下: 重采样函数在pandas中一个强大的时间序列函数是resample函数。这允许我们指定重新采样时间序列的规则。...例如，我们的数据中缺少第2到第4个变量，将用第1个变量(1.0)的值来填充。...总结有许多方法可以识别和填补时间序列数据中的空白。使用重采样函数是一种用来识别和填充缺失的数据点简单且有效的方法。这可以用于在构建机器学习模型之前准备和清理数据。

4.3K2 0

java中关于set()和get()方法的理解和使用

参考链接： Java中的实例变量隐藏 java中当定义了一个私有的成员变量的时候，如果需要访问或者获取这个变量的时候，就可以编写set或者get方法去调用。 ...例如：e1.Name = “Joe”; // The set accessor is invoked here在 set 访问器中对局部变量声明使用隐式参数名 (value) 是错误的。 ...使用 get 访问器更改对象的状态是一种错误的编程样式。例如，以下访问器在每次访问 number 字段时都产生更改对象状态的副作用。 ...在这种情况下，派生类的该属性声明使用 new 修饰符： public new string Name { …转换 (BaseClass) 用于访问基类中的隐藏属性： ((BaseClass)d1).Name...而且get,set中可以写多个语句．如上的get.

3.7K3 0

python中fillna_python – 使用groupby的Pandas fillna

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。我试图使用具有相似列值的行来估算值....’]和[‘two’]的键,这是相似的,如果列[‘three’]不完全是nan,那么从列中的值为一行类似键的现有值’3′] 这是我的愿望结果 one | two | three 1 1 10 1 1 10...我尝试了向前填充,这给了我相当奇怪的结果,它向前填充第2列.我正在使用此代码进行前向填充. df[‘three’] = df.groupby([‘one’,’two’], sort=False)[‘three...解决方法: 如果每组只有一个非NaN值,则每组使用ffill(向前填充)和bfill(向后填充),因此需要使用lambda： df[‘three’] = df.groupby([‘one’,’two’]...three 0 1 1 10.0 1 1 1 40.0 2 1 1 25.0 3 1 2 20.0 4 1 2 20.0 5 1 2 20.0 6 1 3 NaN 7 1 3 NaN 标签：python,pandas

1.8K3 0

Pandas数据结构之Series

调用 pd.Series 函数即可创建 Series： >>> s = pd.Series(data, index=index) 上述代码中，data 支持以下数据类型： Python 字典多维数组...Python < 3.6 或 Pandas < 0.23，且未设置 index 参数时，Series 按字母顺序排序字典的键（key）列表。...上例中，如果 Python < 3.6 或 Pandas < 0.23，Series 按字母排序字典的键。输出结果不是 ['b', 'a', 'c']，而是 ['a', 'b', 'c']。...Pandas 知道怎么把扩展数组存储到 Series 或 DataFrame 的列里。更多信息，请参阅数据类型。...里没有的标签会触发异常： >>> s['f'] KeyError: 'f' get 方法可以提取 Series 里没有的标签，返回 None 或指定默认值： In [26]: s.get('f')

9522 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭