pandas基本数据类型---series基本功能

本文研究学习pandas的series的基本功能，虽然series的重要性不比DataFrame，但在数据处理上并不意味着可以离开series， 下表是series的基本功能

1. axes

from pandas import Series

lst = ['python', 'c++', 'c#', 'java']
ser = Series(lst, index=['a', 'b', 'c', 'd'])

print(ser.axes)

程序输出结果

[Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')]

2. dtype

from pandas import Series

lst = ['python', 'c++', 'c#', 'java']
ser = Series(lst, index=['a', 'b', 'c', 'd'])

print(ser.dtype)

score_dict = {
    'c++': 99,
    'python': 100,
    'c#': 98,
    'java': 97
}

ser = Series(score_dict)
print(ser.dtype)

程序输出结果

object
int64

在series中，如果元素存在字符串，dtype则是object

3. empty

如果series是空的，则empty属性为True

from pandas import Series

lst = []
ser = Series(lst)
print(ser.empty)

程序输出结果

True

4. ndim

返回底层数据的维度，series是1D的数据结构

from pandas import Series

lst = ['python', 'c++', 'c#', 'java']
ser = Series(lst, index=['a', 'b', 'c', 'd'])

print(ser.ndim)

程序输出结果是 1

5. size

size返回系列的大小

from pandas import Series

lst = ['python', 'c++', 'c#', 'java']
ser = Series(lst, index=['a', 'b', 'c', 'd'])

print(ser.size)

lst里只有4个元素，由此生成的series的size必然是4

6. values

将系列作为ndarray返回

from pandas import Series

lst = ['python', 'c++', 'c#', 'java']
ser = Series(lst, index=['a', 'b', 'c', 'd'])

print(ser.values)

score_dict = {
    'c++': 99,
    'python': 100,
    'c#': 98,
    'java': 97
}

ser = Series(score_dict)
print(ser.values, type(ser.values))

程序输出结果

['python' 'c++' 'c#' 'java']
[ 99 100  98  97] <class 'numpy.ndarray'>

values返回的数据类型是numpy.ndarray， 不是list，这一点务必要牢记

7. head

返回前n个数据，默认n=5， head是一种快速查看数据的方法，通过观察数据来了解当前数据的处理情况

from pandas import Series

lst = ['python', 'c++', 'c#', 'java']
ser = Series(lst, index=['a', 'b', 'c', 'd'])

print(ser.head(2))

程序输出结果

a    python
b       c++
dtype: object

8. tail

功能和head一样，只是返回的是后n个数据

from pandas import Series

lst = ['python', 'c++', 'c#', 'java']
ser = Series(lst, index=['a', 'b', 'c', 'd'])

print(ser.tail(2))

程序输出结果

c      c#
d    java
dtype: object