Quelles sont les propriétés communes des objets de la série Pandas ?

Les attributs de l'objet Series sont : 1. L'attribut index, pour visualiser l'index de l'objet Series ; 2. L'attribut size, pour visualiser le nombre d'éléments dans la Series ; ​attribut, pour convertir le format des données dans Pandas en Numpy La forme du tableau; 4. attribut dtype; 5. attribut name.

Propriétés communes des objets de la série Pandas :

Pour afficher les propriétés associées de la série , vous pouvez afficher ou modifier le type et l'index des éléments de séquence.

In [1]: import pandas as pd
In [2]: a=pd.Series([0,1,2,3,4,5])

1) L'attribut index

L'attribut index peut afficher l'index de l'objet Series, et peut également être directement attribué et modifié. Nous utilisons .loc et .iloc pour modifier l'index et effectuons le même traitement avant et après. Veuillez comprendre la différence entre loc et i loc. Le code est le suivant.

In [3]: a.index
Out[3]: RangeIndex(start=0, stop=6, step=1)
In [4]: a.loc[1]
Out[4]: 1
In [5]: a.iloc[1]
Out[5]: 1

change l'index de a. A ce moment, loc[1] prend la valeur de l'avant-dernière position, tandis qu'iloc[1] prend toujours la valeur de la position absolue 1.

In [6]: a.index = [5,4,3,2,1,0]
In [7]: a.index
Out[7]: Int64Index([5, 4, 3, 2, 1, 0], dtype='int64')
In [8]: a.loc[1]
Out[8]: 4
In [9]: a.iloc[1]
Out[9]: 1

2) attribut size

L'attribut size peut être utilisé pour afficher le nombre d'éléments de la série.

In [10]: a.size  # 查看数据的个数
Out[10]: 6

3) attribut de valeurs

L'attribut de valeurs peut être utilisé comme pont pour la conversion intermédiaire entre Pandas et Numpy. L'attribut peut être utilisé pour convertir le format de données dans Pandas en forme de tableaux dans Numpy.

In [11]: a.values  # 查看返回值，返回的是一个Numpy中的array类型
Out[11]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5], dtype=int64)

4) attribut dtype

L'attribut dtype est utilisé pour afficher le type de données, puis le type de données peut être modifié via la méthode astype. Pandas prend en charge de nombreux types de données et nous devons choisir différents types de données en fonction de différents scénarios d'utilisation.

In [12]: a.dtype  # 查看数据类型
Out[12]: dtype('int64')
In [13]: a=a.astype('float64')
In [14]: a.dtype  # 查看数据类型

5) attribut name

Obtenir le nom des valeurs

6) attribut index.name

Obtenez le nom de l'index

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