pandas库的Series属性中Series.get_values()的作用是与值相同（但处理稀疏转换），是一种展示 ...
熊猫**Series.get_values()**函数返回一个包含给定序列对象的底层数据的数组。语法: Series.get_values() 参数:无 返回:正常示例#1: 使用Series.get_values()函数返回包含给定序列对象的基础数据的数组。# importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the Series sr = pd.Series([10, 25, 3, ...
1、pandas简介 2、pandas数据结构之-Series pandas.Series快速创建 pandas.Series取出所有值:values pandas.Series取出索引:index pandas.Series类似于numpy.ndarry的性能 pandas.Series通过索引值取值 pandas.Series类似字典(dict)的性能 3、pandas数据结构之-DataFrame DataFame创建 pandas.DataFrame中取列操作 pandas.DataF...
字典呢有一个 update() 方法它可以更新字典的内容,Series 同样也实现了一个 update() 方法。 我们假定在原始的 series 是这样子的: ser=pd.Series([1,3,5],index=['a','b','c'])ser'''a 1b 3c 5dtype: int64''' 然后再定义一个新的 Series: ser_update=pd.Series([2,4,6],index=['a',...
Series 对象属性# Series 对象和 dict 有一定的相似性,它有 .index 和 .values 两个属性。index 属性存储了 Series 对象的索引集合,values 属性存储了 Series 对象的数据集合,二者都是以 ndarray 对象存在。同时 Series对象本身和 index 属性都有一个 .name 属性,该属性可以给出对象的名字。下面是访问这些属性的...
类似字典的{key:values},快速访问series中的所有行索引快速访问series中的所有值keys返回的是一个Series,这个Series的值即为行索引值 修改Series中的元素 replace replace(self, to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method=’pad’) to_replace 需要被替换的值,可以是一个或者...
values:返回数组的值 name:返回Series的名称,也可以用来修改Series的名称 size:返回数组的元素数 常用方法: pd.Series.add(self, other, fill_value=None) 标签相同的相加,标签不同返回NaN;如果给定fill_value,则缺失值填充为fill_value pd.Series.copy(self, deep=True) ...
#Series.values和Series.index,分别查询值和索引 print(Series[:2]) def dataframDemo(): # DataFrame:一维数据类型进行创建、二维ndarray创建、外部输入读取文件等手段,如csv、excel等文件 data ={'pop':(1,2,3,4),#[1,2,3,4] 'state':[5,8,7,8], ...
Series支持字典的特性(标签): --从字典创建Series:Series(dic), --in运算:’a’ in sr、for x in sr --键索引:sr['a'], sr[['a', 'b', 'd']] --键切片:sr['a':'c'] --其他函数:get('a', default=0)等 In [12]: s = pd.Series(0,index=['a','b','c','d']) ...
Series类型的操作类似ndarray类型 Series类型的操作类似Python字典类型 >>>import pandas as pd>>>b=pd.Series([1,2,3,4],['a','b','c','d'])>>>b a1b2c3d4dtype:int64>>>b.values array([1,2,3,4],dtype=int64)>>>b.indexIndex(['a','b','c','d'],dtype='object')>>>b['b']...