values) # 输出:[2 3 1] 另外,我们还可以使用.sum()方法来计算所有唯一值的出现次数的总和: print(counts.sum()) # 输出:6 通过以上示例,我们可以看到value_counts()方法在pandas库中的使用和结果解读非常简单明了。它可以帮助我们快速统计Series中各个唯一值的出现次数,并对结果进行各种操作。在实际应用中,我...
from pandas import Series,DataFrame 一、Pandas的数据结构 (一)、Series Series是一种类似与一维数组的对象,由下面两个部分组成: values:一组数据(ndarray类型) index:相关的数据索引标签 1.Series的创建 两种创建方式: 1.1 由列表或numpy数组创建 注意:默认索引为0到N-1的整数型索引 1.1.1#使用列表创建Series ...
sorted_s=s.sort_values() print("排序后的 Series:",sorted_s) 输出结果为: 索引:Index(['a','b','c','d','e','f'],dtype='object')数据:[123456]数据类型:int64前两行数据:a1b2dtype:int64元素加倍后:a2b4c6d8e10f12dtype:int64累计求和:a1b3c6d10e15f21dtype:int64缺失值判断:aFalsebFalse...
如果要根据 Series 的值进行排序,使用 sort_values 方法: s1=pd.Series([1,3,5,7],index=['b','c','d','a'])s1.sort_values()# --- 输出 ---# b 1# c 3# d 5# a 7# dtype: int64 8、统计方法 Series 对象装配了一个常用数学、统计学方法的集合。其中大部分属于归约或汇总统计的类别。
#Series类型的内部结构包含了两个数组,其中一个用来保存数据,另一个用来保存数据的索引。我们可以通过列表或数组创建Series对象import numpy import pandas #说明:Series构造器中的data参数表示数据,index参数表示数据的索引,相当于数据对应的标签。 ser1 = pandas.Series(data=[120, 380, 250, 360], index=['一季...
Series.clip(lower, upper)将 Series 中的值限制在指定范围内。 Series.isin(values)检查 Series 中的值是否在指定列表中。 Series.between(left, right)检查 Series 中的值是否在指定范围内。 统计计算 方法描述 Series.sum()返回 Series 中所有值的和。
Pandas中一共有三种数据结构,分别为:Series、DataFrame和MultiIndex(老版本中叫Panel)。 其中Series是一维数据结构,DataFrame是二维的表格型数据结构,MultiIndex是三维的数据结构。 1.2.1 Series Series是一个类似于一维数组的数据结构,它能够保存任何类型的数据,比如整数、字符串、浮点数等,主要由一组数据和与之相关的索...
排序是我们一个非常基本的需求,在pandas当中将这个需求进一步细分,细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中的排序方法。 Series当中的排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series中的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values,根据Series中的值来排序。这两个方法都会返回一个新的Series...
我们可以使用sort_values()方法对Series或DataFrame进行排序。 # 按值排序 print(df.sort_values(by='B')) # 输出:A B C # 1 4 7 # 2 5 8 # 3 6 9 聚合操作我们可以使用agg()方法对Series或DataFrame进行聚合操作,例如求和、求平均值等。 #对A列求和 print(df['A'].agg('sum')) # 输出:6 ...
s=pd.Series({"a":10,"b":20,"c":30}) print(s) a 10 b 20 c 30 dtype: int64 2.相关属性 index values shape size dtype Series对象可以通过index与values访问索引与值。其中,我们也可以通过修改index属性来修改Series的索引。 说明: 如果没有指定索引,则会自动生成从0开始的整数值索引,也可以使用in...