Pandas 시리즈 개체의 공통 속성은 무엇입니까?

Series 개체의 속성은 다음과 같습니다. 1. Series 개체의 인덱스를 보기 위한 index 속성 2. Series의 요소 수를 보기 위한 size 속성 3. Pandas의 데이터 형식을 Numpy의 배열 형식으로 변환합니다. 4. dtype 속성 5. name 속성.

Pandas Series 객체의 공통 속성:

Series의 관련 속성을 보고 시퀀스 요소의 유형과 인덱스를 보거나 변경합니다.

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

1) index 속성

index 속성은 Series 객체의 인덱스를 볼 수 있고, 직접 할당하고 변경할 수도 있습니다. .loc와 .iloc를 사용하여 인덱스를 수정하며, 전후에 동일한 처리를 수행합니다. loc과 i loc의 차이점은 다음과 같습니다.

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

a의 인덱스를 변경합니다. 이때 loc[1]은 두 번째에서 마지막 위치의 값을 가져오고, iloc[1]은 여전히 ​​절대 위치 1의 값을 가져옵니다.

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) 크기 속성

크기 속성은 시리즈의 요소 수를 보는 데 사용할 수 있습니다.

In [10]: a.size  # 查看数据的个数
Out[10]: 6

3) 값 속성

값 속성은 중간 변환을 위해 Pandas와 Numpy 사이의 브리지로 사용할 수 있습니다. 값 속성은 Pandas의 데이터 형식을 Numpy로 변환하는 데 사용할 수 있습니다. Numpy의 배열 형식입니다.

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 속성

dtype 속성은 데이터의 유형을 보는 데 사용되며, astype 메소드를 통해 데이터 유형을 변경할 수 있습니다. Pandas는 다양한 데이터 유형을 지원하므로 다양한 사용 시나리오에 따라 다양한 데이터 유형을 선택해야 합니다.

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 attribute

값 이름 가져오기 ​​

6) index.name attribute

인덱스 이름 가져오기

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