Pandas Series物件的常見屬性有哪些？

Series物件的屬性有：1、index屬性，查看Series物件的索引；2、size屬性，查看Series的元素個數；3、values屬性，將Pandas中的資料格式轉換為Numpy中數組的形式；4、dtype屬性；5、name屬性。

Pandas Series物件共同屬性：

查看Series 的相關屬性，可以查看或更改該序列元素的類型以及索引。

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

1）index屬性

index 屬性可以查看 Series 物件的索引，同樣也可以直接賦值變更。我們使用 .loc 和 .iloc 對索引修改，前後做同樣的處理，請體會 loc 和i loc 的區別，程式碼如下。

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

改變了a的索引，這時 loc[1] 取倒數第2個位置的值，而 iloc[1] 仍然是取絕對位置為 1 的值。

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) size屬性

size 屬性可以用來查看 Series 的元素個數。

In [10]: a.size  # 查看数据的个数
Out[10]: 6

3) values屬性

values 屬性可以作為Pandas 和Numpy 中間轉換的橋樑，透過values 屬性可以將Pandas 中的資料格式轉換為Numpy 中數組的形式。

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屬性

dtype 屬性用來查看資料的類型，然後可以透過 astype 方法對資料類型進行變更。 Pandas 支援許多資料類型，我們需要根據不同的使用情境選擇不同的資料類型。

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屬性

取得values的name    

##6) index.name屬性

取得索引的name    

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