Pandas中只有Series和DataFrame这两种数据结构,pandas中series函数
本文主要介绍Pandas数据结构中系列属性的详细解释，通过实例代码详细介绍，具有一定的参考价值。感兴趣的朋友可以参考一下。
目录
系列属性列表系列属性详细解释
Series属性
Series属性列表
属性系列.索引系列(轴标签)系列.数组系列或索引数据系列.值系列数据，返回ndarraySeries.dtype返回基本数据系列的数据类型. shape返回基本数据的元组shape系列. nbytes返回基本数据系列的字节数. ndim基本数据的维度始终为1Series.size返回基本数据系列中的元素数。t返回transpose，总是返回数列本身的内存使用情况series.memory _ usage ([index，deep]) Series.hasNaNs如果有nan，则返回TrueSeries.empty表示数列是否为空。DTypes返回基础数据的数据类型。Series.name返回Series.flags的名称获取与这个熊猫对象相关联的属性Series.set_flags(*[，copy，])并返回一个带有更新标志的新对象。
Series属性详解
Series是可自定义行索引的一维数据，所以Series的属性大部分是ndarray的属性，在ndarray的基础上又有新的扩展，其中索引、值等更重要。详细举例如下：(建议看不懂说明书的可以直接看例题，比较容易理解)
将numpy作为np导入
进口熊猫作为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
10分
b 11
c 12
d 13
第十四季
f 15
名称： class02，数据类型： int16
属性：
系列.索引
Ser01.index #索引
索引([a ， b ， c ， d ， e ， f]，dtype=object )
系列.数组
Ser01.array # array
PandasArray #返回PandasArray的数据类型。
[10, 11, 12, 13, 14, 15]
长度： 6，数据类型： int16
系列.值
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
数据类型( int16 )
系列.形状
Ser01.shape # shape
(6,)
Series.nbytes
ser01.nbytes #占用多少字节？
12
Series.ndim
Ser01.ndim #维度，维度，轴数，秩
1 #始终为1，Series是一维数组
系列。T
ser01的换位。T #本身就是。
10分
b 11
c 12
d 13
第十四季
f 15
名称： class02，数据类型： int16
Series.memory_usage([index，deep])
Ser01.memory_usage() #内存使用情况
232
hasnans系列
ser01.hasnans #是否为null？
错误的
系列.空
Ser01.empty #是空的？
错误的
Series.dtypes
Ser01.dtypes #元素数据类型，与dtype相同
数据类型( int16 )
系列.名称
ser 01 . name # ser 01的名称
02级
系列.标志
Ser01.flags #与这个熊猫对象相关联的属性。
标志(允许_重复_标签=真)
Series.set_flags(*[，copy，…])
Se01.set _ flags () #返回一个带有更新标志的新对象。
10分
b 11
c 12
d 13
第十四季
f 15
Name: class02，dtype: int32
您需要知道属性的名称和含义，以及属性的返回值属于什么数据类型和值。在数据分析或可视化中，Series属性的返回值会作为其他函数的参数，所以你必须熟练掌握。
关于熊猫数据结构中系列属性的详细解释，本文到此为止。有关熊猫系列属性的更多信息，请搜索热门IT软件开发工作室之前的文章或继续浏览下面的相关文章。希望大家以后多多支持热门IT软件开发工作室！
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