pandas方法和属性,pandas模块的核心操作对象

　　系列对象的属性有：1 .索引属性，检查系列对象的索引；2.size属性，检查序列中元素的个数；3.values属性，将Pandas中的数据格式转换成Numpy中的数组形式；4.dtype属性；5.名称属性。

　　Pandas Series对象常见属性：

　　查看系列的相关属性，可以查看或更改此系列元素的类型和索引。

　　在[1]:进口熊猫作为pd

　　In [2]: a=pd。系列([0，1，2，3，4，5])1）index属性

　　index属性可以查看Series对象的索引，也可以直接赋值来改变它。我们使用。loc和。我loc修改索引，前后做同样的处理。请理解loc和iloc的区别，代码如下。

　　[3]:年索引

　　Out[3]: RangeIndex(开始=0，停止=6，步进=1)

　　In [4]: a.loc[1]

　　[4]: 1

　　In [5]: a.iloc[1]

　　Out[5]: 1改变了A的索引，那么loc[1]取倒数第二位的值，而iloc[1]仍然取1的绝对位置。

　　在： a.index=[5，4，3，2，1，0]

　　[7]:年索引

　　Out[7]: Int64Index([5，4，3，2，1，0]，dtype=int64 )

　　在[8]: a.loc[1]

　　[8]:

　　In [9]: a.iloc[1]

　　出[9]: 12) size属性

　　size属性可用于检查序列中元素的数量。

　　[10]: a.size #查看数据的数量

　　[10]: 63) values属性

　　values属性可以作为Pandas和Numpy之间的桥梁，通过它可以将Pandas中的数据格式转换成Numpy中的数组形式。

　　在[11] 3360a。values #检查返回值，这是Numpy中的数组类型。

　　Out[11]:数组([0，1，2，3，4，5]，dtype=int 64)4) dtype属性

　　dtype属性用于检查数据的类型，然后可以通过astype方法更改数据类型。熊猫支持很多数据类型，我们需要根据不同的使用场景选择不同的数据类型。

　　[12] 3360a.dtype #查看数据类型

　　Out[12]:数据类型( int64 )

　　In [13]: a=a.astype(float64 )

　　[14] 3360a.dtype #查看数据类型5) name属性

　　获取值的名称。

　　6) index.name属性

　　获取索引的名称

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