Series的name属性 Series 切片 类似于NumPy, 可以通过索引切片选取或处理Series中的一个或多个值,其返回的结果依然是Series类型的对象。 import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series(np.random.randn(5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) print(s) # 显示Series中的元素 print(s[...
Series对象和索引都可以有一个名字,存储在属性.name中。 b = pd.Series([9,8,7,6],index=['a','b','c','d']) 1. = 'Series对象' b.index.name = '索引列' 1. 2. b 1. 索引列 a 9 b 8 c 7 d 6 Name: Series对象, dtype: int64 1. 2. 3. 4. 5. 6. 可以看到,没有对name...
d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} ser = pd.Series(data=d, index=['c', 'b', 'a']) ser #c 3 #b 2 #a 1 #dtype: int64 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 2.2 name 参数 我们可以给一个 Series 对象命名,也可以给一个 Series 数组中的索引列起一个名字,pandas 为我们设计好了对象...
参数name: 是Series的名称,没有的话默认为None。可以用rename()来更改,更改后生成新的Series,不改变原来的Series s = pd.Series(np.random.rand(5),index = list('abcde'),name ='test')print(s,type(s))#运行结果a 0.384840b0.202776c0.646176d0.215777e0.605895Name: test, dtype: float64<class'pandas....
gender_count=df.groupby('Gender')['Name'].count()print(gender_count) 此外,我们还可以使用pandas提供的聚合函数对数据进行更复杂的统计分析。例如,我们可以计算每个性别学生的平均年龄: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 age_mean=df.groupby('Gender')['Age'].mean()print(age_mean) ...
Series创建 1. 字典创建,字典的key就是index,values就是values 2. 数组创建(一维数组) 3. 标量创建 Series 名称属性:name Series基本概念 Series 是带有标签的一维数组,可以保存任何数据类型(整数,字符串,浮点数,Python对象等),轴标签统称为索引 # 导入numpy、pandas模块importnumpyasnpimportpandasaspd ...
# testing the`.dev0`nightlies(which require the extra index)."numpy>1.22.4,<=2.0.0.dev0","versioneer[toml]"]build-backend="mesonpy"[project]name='pandas'dynamic=['version']description='Powerful data structures for data analysis, time series, and statistics'readme='README.md'authors=[{na...
series类在哪里声明定义的？你用到不是python内部变量，就需要import进来，或者在使用这个类之前定义它。Name
from pandas import Series, DataFrame import pandas as pd pandas基本数据结构 pandas中主要有两种数据结构,分别是:Series和DataFrame。 Series:一种类似于一维数组的对象,是由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。仅由一组数据也可产生简单的Series对象。注意:Series中的索引值是可...
既然由这两部分组成,那么Series的属性也包括这二者,那series对象的常见属性有哪些呢?有获取数组的Values、获取索引的index、values的name的name 和 索引的name的index.name 。 1、Values:获取数组 #values print(arrySer.values) [output] Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],dtype='object') [10 11 ...