Pandas シリーズ オブジェクトの共通プロパティは何ですか?

Series オブジェクトの属性は次のとおりです: 1. Series オブジェクトのインデックスを表示する Index 属性; 2. Series 内の要素の数を表示する size 属性; 3. 値Pandas のデータ形式を Numpy に変換する属性、配列の形式、4. dtype 属性、5. name 属性。

Pandas Series オブジェクトの共通プロパティ:

Series の関連プロパティを表示するにはでは、シーケンス要素のタイプとインデックスを表示または変更できます。

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

1) インデックス属性

インデックス属性は、Series オブジェクトのインデックスを表示でき、直接割り当てたり変更したりすることもできます。インデックスの変更には .loc と .iloc を使用し、前後で同じ処理を行いますが、loc と i loc の違いを理解してください。コードは次のとおりです。

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

a のインデックスが変更されます。このとき、loc[1] は最後から 2 番目の位置の値を取得しますが、iloc[1] は絶対位置 1 の値を取得したままになります。

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) サイズ属性

サイズ属性は、シリーズ内の要素の数を表示するために使用できます。

In [10]: a.size  # 查看数据的个数
Out[10]: 6

3)values 属性

values 属性は、Pandas と Numpy の間のブリッジとして使用できます。Pandas のデータ形式は、 Numpy の配列形式に変換されます。

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) dtype 属性

dtype 属性はデータの型を表示するために使用され、データ型は astype メソッドを通じて変更できます。 Pandas は多くのデータ型をサポートしているため、さまざまな使用シナリオに応じてさまざまなデータ型を選択する必要があります。

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) name 属性

値の名前の取得

6)index.name 属性

インデックスの名前を取得します

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