Pandas数据结构：Series属性详解

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Series属性

Series属性列表

属性	说明
Series.index	系列的索引（轴标签）
Series.array	系列或索引的数据
Series.values	系列的数据，返回ndarray
Series.dtype	返回基础数据的数据类型
Series.shape	返回基础数据形状的元组
Series.nbytes	返回基础数据占的字节数
Series.ndim	基础数据的维数，永远是1
Series.size	返回基础数据中元素的个数
Series.T	返回转置，永远为Series自己
Series.memory_usage([index, deep])	返回系列的内存使用情况
Series.hasnans	如果有任何 NaN，则返回 True
Series.empty	指示 Series是否为空
Series.dtypes	返回基础数据的数据类型
Series.name	返回系列的名称
Series.flags	获取与此 pandas 对象关联的属性
Series.set_flags(*[,copy,…])	返回带有更新标志的新对象

Series属性详解

由于Series是一个可以自定义行索引的一维数据，所以Series的属性大部分都是ndarray的属性，在ndarray属性的基础上有了新的扩展，其中比较重要的是index，values等。详细介绍示例如下：（建议看不懂说明的可以直接看示例，示例更容易懂）

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
# 创建ser01
>>> arr01 = np.arange(10, 16)
>>> ser01 = pd.Series(data=arr01, index=['a','b','c','d','e','f'], dtype='int16', name='class02')
>>> ser01
a    10
b    11
c    12
d    13
e    14
f    15
Name: class02, dtype: int16

属性:

Series.index

>>> ser01.index # 索引
Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'], dtype='object')

Series.array

>>> ser01.array # 数组
<PandasArray> # 返回的数据类型为PandasArray
[10, 11, 12, 13, 14, 15]
Length: 6, dtype: int16

Series.values

>>> ser01.values # 数据
array([10, 11, 12, 13, 14, 15], dtype=int16) # 返回值为ndarray

Series.dtype

>>> ser01.dtype # 元素的数据类型
dtype('int16')

Series.shape

>>> ser01.shape # 形状
(6,)

Series.nbytes

>>> ser01.nbytes # 占用多少字节
12

Series.ndim

>>> ser01.ndim # 维度，维数，轴数，秩
1 # 永远是1，Series是一维数组

Series.T

>>> ser01.T # 转置，是它本身
a    10
b    11
c    12
d    13
e    14
f    15
Name: class02, dtype: int16

Series.memory_usage([index, deep])

>>> ser01.memory_usage() # 内存使用量
232

Series.hasnans

>>> ser01.hasnans # 是否有空值
False

Series.empty

>>> ser01.empty # 是否为空
False

Series.dtypes

>>> ser01.dtypes # 元素数据类型，同dtype
dtype('int16')

Series.name

>>> ser01.name # ser01的名字
'class02'

Series.flags

>>> ser01.flags # 此 pandas 对象关联的属性
<Flags(allows_duplicate_labels=True)>

Series.set_flags(*[,copy,…])

>>> ser01.set_flags() # 返回带有更新标志的新对象
a    10
b    11
c    12
d    13
e    14
f    15
Name: class02, dtype: int32

需要掌握属性的名称和意义，还有属性的返回值属于哪种数据类型，是一个什么值。在数据分析或者可视化中会使用Series属性的返回值作为其他函数的参数使用，因此必须熟练掌握。