Pandas Series对象是一维标签数组，主要用于存储不同数据类型的数据。
Series常用属性
下面我们介绍 Series 的常用属性和方法。在下表列出了 Series 对象的常用属性。
| 名称 | 属性 |
|---|---|
| index | 返回一个Index对象，代表Series的索引。 |
| values | 返回一个numpy数组，代表Series的值。 |
| dtype | 返回Series中的数据类型。 |
| name | 返回Series的名称。 |
| size | 返回Series中的元素个数。 |
现在我们创建一个 Series 对象，并演示如何使用上述表格中的属性。代码如下所示：
import pandas as pd
# 创建Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
# Series属性
print("shape:", s.shape)
print("size:", s.size)
print("index:", s.index)
print("values:", s.values)
print("dtype:", s.dtype)
输出结果为：
shape: (5,)
size: 5
index: Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')
values: [1 2 3 4 5]
dtype: int64Series常用方法
Series常用方法有以下：
| 名称 | 方法 |
|---|---|
| head(n) | 返回Series的前n个元素，默认为前5个 |
| tail(n) | 返回Series的后n个元素，默认为后5个 |
| describe() | 返回Series的基本统计信息，包括元素数量、均值、标准差、最小值、25%分位数、50%分位数、75%分位数和最大值 |
| sort_values() | 对Series按值进行排序 |
| sort_index() | 对Series按索引进行排序 |
| unique() | 返回Series中的唯一值 |
| value_counts() | 返回Series中每个元素出现的次数 |
| apply(func) | 对Series的每个元素应用函数func |
| map(mapping) | 对Series的每个元素应用字典mapping，将元素映射为另一个值 |
| replace(to_replace, value) | 将Series中的值to_replace替换为value |
下面是一些示例代码：
import pandas as pd
# 创建Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
# 方法
print("head:\n", s.head(2))
print("tail:\n", s.tail(2))
print("describe:\n", s.describe())
print("sort_values:\n", s.sort_values())
print("sort_index:\n", s.sort_index())
print("unique:\n", s.unique())
print("value_counts:\n", s.value_counts())
print("apply:\n", s.apply(lambda x: x**2))
print("map:\n", s.map({1: 'one', 2: 'two', 3: 'three', 4: 'four', 5: 'five'}))
print("replace:\n", s.replace(2, 20))
输出结果为：
head:
a 1
b 2
dtype: int64
tail:
d 4
e 5
dtype: int64
describe:
count 5.000000
mean 3.000000
std 1.581139
min 1.000000
25% 2.000000
50% 3.000000
75% 4.000000
max 5.000000
dtype: float64
sort_values:
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
dtype: int64
sort_index:
a 1
b 2
c
本文链接：https://my.lmcjl.com/post/19940.html
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