Series dtype 将基于索引值的类型。 例子: >>> idx = pd.Index(['Ant', 'Bear', 'Cow'], name='animal') 默认情况下,重用原始索引和原始名称。 >>> idx.to_series() animal Ant Ant Bear Bear Cow Cow Name:animal, dtype:object 要强制执行新索引,请为 index 指定新标签: >>> idx.to_series...
Index.to_series(self, index=None, name=None) 参数index 表示新建Sereis的索引,默认值是None,表示新建Sereis的索引就是原索引。 >>> idx = pd.Index(['Ant','Bear','Cow'], name='animal')>>>idx.to_series() animal Ant Ant Bear Bear Cow Cow Name: animal, dtype: object 4,把索引转换成DataF...
df.index.to_series() #转换成Series df.index.to_numpy() #转为numpy df.index.unique() #去重 df.index.value_counts()#去重及计数 df.index.where(df.index=='a') #筛选 df.index.rename('grade',inplace=False) #重命名索引列 #df.index.rename(['species','yeae']) #多层,重名名索引列 df...
index.to_frame(index=False, name='a') # 转成DataFrame df.index.to_series() # 转为series df.index.to_numpy() # 转为numpy df.index.unique() # 去重 df.index.value_counts() # 去重及计数 df.index.where(df.index=='a') # 筛选 df.index.rename('grade', inplace=False) # 重命名...
一、Series 1.创建 (1)方法一 class pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False,fastpath=False) 参数: data:它可以是一个字典、array-like、标量。表示Se
(1)索引(Index) 索引是Series中每个元素的标签,可以是数字、字符串或者任何可哈希的对象。 索引在Series中是可选的,如果创建Series时没有指定索引,Pandas会默认创建一个从0开始的整数索引。 索引可以被显式地设置,这使得Series可以与数据集中的其他元素(如行名或时间戳)对齐。
Series的索引值和数据值相同,是由原索引的数据值构成的: Index.to_series(self, index=None, name=None) 1. 参数index 表示新建Sereis的索引,默认值是None,表示新建Sereis的索引就是原索引。 >>> idx = pd.Index(['Ant', 'Bear', 'Cow'], name='animal') ...
s.index[s.tolist().find(x)]#对于len(s)<1000来说更快 s.index[np.where(s.value==x)[0][0]]# 对于len(s)>1000,速度更快 pdi中有一对包装器,叫做find()和findall(),它们速度快(因为它们根据Series的大小自动选择实际的命令),而且更容易使用。
Series剖析 Series是NumPy中一维数组的对应物,是DataFrame代表其列的基本构件。尽管与DataFrame相比,它的实际重要性正在减弱(你完全可以在不知道Series是什么的情况下解决很多实际问题),但如果不先学习Series和Index,可能很难理解DataFrame的工作原理。 在内部,Series将数值存储在一个普通的NumPy向量中。因此,它继承了它的...
Series 可以用字典实例化: In [7]: d = {'b': 1, 'a': 0, 'c': 2} In [8]: pd.Series(d) Out[8]: b 1 a 0 c 2 dtype: int64 data 为字典,且未设置 index 参数时,如果 Python 版本 >= 3.6 且 Pandas 版本 >= 0.23,Series 按字典的插入顺序排序索引。 Python < 3.6 或 Pandas <...