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  • 看一篇,学一篇,今日份的pandas,你该这么学!No.2

    开篇先嘚啵

    昨天写到哪了?

    睡醒就忘了… …

    不过聪明伶俐的博主,仅用1秒钟就想起来了
    在这里插入图片描述
    我们昨天学了一个pandas的类型series

    并且会创建了,厉不厉害

    对于一个新的数据结构来说

    额,不对,对于python任意的数据结构来说

    或者换句话,对于任何对象来说

    看我,就没有对象… …

    在这里插入图片描述

    都有两个内容

    一个叫属性,一个叫方法

    对象的属性就是,你长成啥样

    你俊俏的鼻子,
    帅气的耳朵,
    放光的眼睛
    绿绿的头发
    在这里插入图片描述

    对象的方法就是,你能干啥
    你能随风奔跑
    你能跳过泥坑
    你能用手指打98K
    你还能跳C哩C

    在这里插入图片描述

    明白了,上面的内容,就好了

    什么,不明白

    那么,记住对象. 出来的不带括号,叫属性
    带括号,叫方法

    … …

    series的属性

    这种问题,一般简单的很

    你只要能找到官网
    啥都OK

    什么,找不到官网?
    在这里插入图片描述

    百度 python pandas

    不就行了?

    打开之后,咦~!! 这么多

    在这里插入图片描述

    看到没,都是series.xxx 后面没有括号吧,那就是属性喽

    常规学习套路,老师会告诉你,这些不用都记住

    记住几个常用的就行

    在这里插入图片描述

    恩,很有道理,其实就是嫌弃我的脑容量不够

    不过,几个其实我也记不住

    在这里插入图片描述

    机智的我只能靠才华吃饭了

    一眼就就看到了几个认识的

    我们刚学会声明一个series啊

    my_series = pd.Series(data = ['我','是','梦想','橡皮擦'],index=['a','b','c','d'],name='梦想序列')
    

    注意看,里面有几个关键的单词

    datanameindex

    编写代码测试一下

    import pandas as pd
    
    my_series = pd.Series(data = ['我','是','梦想','橡皮擦'],index=['a','b','c','d'],name='梦想序列')
    
    
    print(my_series.index)  # 获取索引,返回一个列表
    print(my_series.name)  # 获取series的名字
    
    
    print(my_series.data)  # 获取数据,返回一个列表
    
    

    运行之后,还不错,2个对了,不过除了1条警告
    在这里插入图片描述
    大概意思是,看我英语水平
    series.data 以后要被移除… …

    在这里插入图片描述

    哦,也就是不要用了
    nice啊,少记一个属性唉~~

    继续!

    试一下下面的代码吧

    print(my_series.values)
    print(my_series.shape)
    print(my_series.size)
    

    可以整理一下了
    常见的一些属性,我们已经整理完毕了

    就用这几个吧,

    老师说了,多了,咱也记不住

    在这里插入图片描述

    其它的后面做案例,咱在后头看

    series的方法

    下面捣鼓捣鼓series的一系列方法

    最常用也是最基本的,就是获取元素了,

    series是一维的
    可以用索引获取,昨天的课程中,咱已经尝试过了

    那么方法的写法呢?

    my_series = pd.Series(data = ['我','是','梦想','橡皮擦'],index=['a','b','c','d'],name='梦想序列')
    
    print(my_series.loc['a'])
    print(my_series.iloc[0])
    

    注意这两个的区别,

    它们都可以获取到

    但是一个写作loc,一个写作iloc

    记住,一个是通过整数索引去获取,一个是通过标签索引去获取

    还有,不是小括号哦~中括号

    iloc 是 英文 integer-location 索引,一定要区分好

    当看到中括号的时候,你就应该考虑切片了

    my_series = pd.Series(data = ['我','是','梦想','橡皮擦'],index=['a','b','c','d'],name='梦想序列')
    print(my_series.iloc[0:2])
    print(my_series.loc['a':'c'])
    

    切片也有区别哦,
    loc切的是标签索引,并且包含末尾元素
    iloc切的是整数索引,不包含末尾元素

    一定要体会用法

    当然还有很多其他叫座的用法

    如果你学有余力

    在这里插入图片描述

    打开官网,尝试一下吧

    http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.iloc.html
    http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.loc.html

    series的方法,太多太多了

    http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/series.html

    看看吧,慢慢学,

    应用层面的这些,我给你捣鼓捣鼓

    下面在看一个函数

    .to_list()

    基本上,看其名,知其意了

    只不过,官网写差了,竟然给官网找毛病?

    这个函数实际写的时候,没有中间的小短线

    print(my_series.tolist())
    

    .items()

    print(list(my_series.items()))
    

    返回一个索引和值的元素zip,使用list可以打印出来

    [('a', '我'), ('b', '是'), ('c', '梦想'), ('d', '橡皮擦')]
    

    .keys()

    看到名字,就猜意思,这个钥匙是干啥的?估计跟索引有关系

    没错,返回可迭代的index

    print(my_series.keys())
    
    >>> Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')
    

    很多,在写下去,估计就写不完了

    分一下类吧

    series全部类型的方法

    必会简单的

    • 构造函数
    • 常用属性

    方法类型

    1. 转换类的方法 – 将 series转换为其他类型
    2. 索引,迭代器类方法 – 操作索引,获取各种迭代器
    3. 二元操作函数 – 操作两个series函数
    4. 应用函数,分组函数 – apply,map,groupby 都是常用的
    5. 计算函数 – 求和,最大值,最小值都在这里呢
    6. 重置索引,选择部分,标签操作函数
    7. 删除数据函数
    8. 排序函数
    9. 合并函数
    10. 时间序列函数
    11. 字符串处理
    12. 作图函数
    13. IO与序列化函数

    好多啊,如果慢慢学,只能去肝了

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    索引,文档手册怎么查询

    英文阅读能力,你都需要提高了哦

    最后,欢迎关注一个唠叨的编程工程师的公号,非本科程序员

    掏出你的手机,拍这个

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/hzcya1995/p/13311502.html
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