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Python中Series常用方法整理

冷漠man

冷漠man

发布时间:2025-11-17 22:17:15

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来源于php中文网

原创

Series是Pandas中的一维带标签数组,可通过列表、字典等创建并支持自定义索引;可使用s['a']、s.loc、s.iloc等方式按标签或位置访问数据;支持布尔索引筛选;常用处理方法包括dropna()、fillna()、astype()、replace()及str和apply操作;统计分析涵盖mean()、sum()、describe()、value_counts()等函数,配合缺失值检测isnull(),全面支撑数据清洗与分析任务。

python中series常用方法整理

Series 是 Pandas 中一种一维带标签的数组结构,广泛用于数据清洗、分析和处理。掌握其常用方法能显著提升数据操作效率。以下是 Python 中 Series 常用方法的整理,涵盖创建、访问、运算、统计、处理缺失值等核心操作。

1. 创建与基本属性

Series 可由列表、数组、字典等创建,支持自定义索引。

示例:
  • pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']) —— 用列表创建
  • pd.Series({'x': 10, 'y': 20}) —— 用字典创建
  • s.values —— 获取底层 NumPy 数组
  • s.index —— 查看索引
  • s.name, s.index.name —— 设置或查看名称

2. 数据访问与选择

支持按标签、位置或条件筛选数据。

常用方式:
  • s['a']s.a —— 按标签取值(若标签合法)
  • s[1:3] —— 切片(支持标签或位置)
  • s.loc['a'] —— 明确按标签访问
  • s.iloc[0] —— 按位置访问
  • s[s > 5] —— 布尔索引,筛选大于5的值

3. 常用数据处理方法

对数据进行清洗、转换和类型操作。

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  • s.dropna() —— 删除缺失值
  • s.fillna(0) —— 填充 NaN 值
  • s.astype('str') —— 转换数据类型
  • s.replace(1, 100) —— 替换特定值
  • s.str.lower() —— 字符串操作(需为字符串类型)
  • s.apply(lambda x: x*2) —— 对每个元素应用函数

4. 统计与描述性分析

快速获取数据分布和统计信息。

  • s.mean(), s.median(), s.std() —— 均值、中位数、标准差
  • s.sum(), s.min(), s.max() —— 求和、最小、最大
  • s.describe() —— 返回综合统计摘要
  • s.value_counts() —— 统计各值出现次数
  • s.isnull(), s.notnull() —— 检查缺失值
基本上就这些,熟练使用这些方法可以应对大多数数据分析场景。

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