Pandas中Series对象的属性有哪些？

pandas库的Series对象用来表示一维数据结构，跟数组类似，但多了一些额外的功能，它的内部结构很简单，由两个相互关联的数组组成(index和values)，其中主数组用来存放数据，主数组的每一个元素都有一个与之相关联的标签，这些标签存储在一个Index的数组中。

Pandas中的Series属性

1.DataFrame的列数据的数据类型为Series。

from pandas import read_csv
import numpy as np

df = read_csv('WHO_first9cols.csv')
country_col = df['Country']
last_col = df.columns[-1]
print('Series', type(country_col))

Series <class 'pandas.core.series.Series'>

2…shape属性
查询Series有多少行。

print('Series', country_col.shape)
Series (202,)

3…index属性
查询Series的索引。

print('Series', country_col.index)
Series RangeIndex(start=0, stop=202, step=1)

4…values属性
查询Series中具体的值

print('Series', country_col.values)
 'Suriname' 'Swaziland' 'Sweden' 'Switzerland' 'Syria' 'Taiwan'
 'Tajikistan' 'Tanzania' 'Thailand' 'Timor-Leste' 'Togo' 'Tonga'
 'Trinidad and Tobago' 'Tunisia' 'Turkey' 'Turkmenistan' 'Tuvalu' 'Uganda'
 'Ukraine' 'United Arab Emirates' 'United Kingdom'
 'United States of America' 'Uruguay' 'Uzbekistan' 'Vanuatu' 'Venezuela'
 'Vietnam' 'West Bank and Gaza' 'Yemen' 'Zambia' 'Zimbabwe']

5…name属性
查询Series的名称

print('Series', country_col.name)
Series Country

6.Series的切片操作
查询Series中前三的数据

from pandas import read_csv
import numpy as np

df = read_csv('WHO_first9cols.csv')
country_col = df['Country']
last_col = df.columns[-1]
print('Series', country_col[:3], type(country_col[:3]))

Series 0    Afghanistan
1        Albania
2        Algeria
Name: Country, dtype: object <class 'pandas.core.series.Series'>

查询Series中后三的数据

print('Series', country_col[-3:], type(country_col[-3:]))

Series 199       Yemen
200      Zambia
201    Zimbabwe
Name: Country, dtype: object <class 'pandas.core.series.Series'>

应用numpy中的函数sign()，若为正数返回1，若为负数返回-1，零返回零。

from pandas import read_csv
import numpy as np

df = read_csv('WHO_first9cols.csv')
country_col = df['Country']
# 找到最一列的名字
last_col = df.columns[-1]
# 调用最后一列的数据
last_col_values = df[last_col]
# 使用sign()函数查询前五个数
print('Series', np.sign(last_col_values[:5]))

Series 0    1.0
1    1.0
2    1.0
3    1.0
4    1.0
Name: Population (in thousands) total, dtype: float64

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