看一篇，学一篇，今日份的pandas，你

2023-01-31 00:01:23 pandas 今日

开篇先嘚啵

昨天写到哪了？

睡醒就忘了... ...

不过聪明伶俐的博主，仅用1秒钟就想起来了
在这里插入图片描述
我们昨天学了一个pandas的类型series

并且会创建了，厉不厉害

对于一个新的数据结构来说

额，不对，对于python任意的数据结构来说

或者换句话，对于任何对象来说

看我，就没有对象... ...

在这里插入图片描述

都有两个内容

一个叫属性，一个叫方法

对象的属性就是，你长成啥样

你俊俏的鼻子，
帅气的耳朵，
放光的眼睛
绿绿的头发
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对象的方法就是，你能干啥
你能随风奔跑
你能跳过泥坑
你能用手指打98K
你还能跳C哩C

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明白了，上面的内容，就好了

什么，不明白

那么，记住对象. 出来的不带括号，叫属性
带括号，叫方法

... ...

series的属性

这种问题，一般简单的很

你只要能找到官网
啥都OK

什么，找不到官网？
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百度 Python pandas

不就行了？

打开之后，咦~！！ 这么多

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看到没，都是series.xxx 后面没有括号吧，那就是属性喽

常规学习套路，老师会告诉你，这些不用都记住

记住几个常用的就行

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恩，很有道理，其实就是嫌弃我的脑容量不够

不过，几个其实我也记不住

在这里插入图片描述

机智的我只能靠才华吃饭了

一眼就就看到了几个认识的

我们刚学会声明一个series啊

my_series = pd.Series(data = ['我','是','梦想','橡皮擦'],index=['a','b','c','d'],name='梦想序列')

注意看，里面有几个关键的单词

data，name，index

编写代码测试一下

import pandas as pd

my_series = pd.Series(data = ['我','是','梦想','橡皮擦'],index=['a','b','c','d'],name='梦想序列')


print(my_series.index)  # 获取索引，返回一个列表
print(my_series.name)  # 获取series的名字


print(my_series.data)  # 获取数据，返回一个列表

运行之后，还不错，2个对了，不过除了1条警告
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大概意思是，看我英语水平
series.data 以后要被移除... ...

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哦，也就是不要用了
nice啊，少记一个属性唉~~

继续！

试一下下面的代码吧

print(my_series.values)
print(my_series.shape)
print(my_series.size)

可以整理一下了
常见的一些属性，我们已经整理完毕了

就用这几个吧，

老师说了，多了，咱也记不住

在这里插入图片描述

其它的后面做案例，咱在后头看

series的方法

下面捣鼓捣鼓series的一系列方法

最常用也是最基本的，就是获取元素了，

series是一维的
可以用索引获取，昨天的课程中，咱已经尝试过了

那么方法的写法呢？

my_series = pd.Series(data = ['我','是','梦想','橡皮擦'],index=['a','b','c','d'],name='梦想序列')

print(my_series.loc['a'])
print(my_series.iloc[0])

注意这两个的区别，

它们都可以获取到我

但是一个写作loc，一个写作iloc

记住，一个是通过整数索引去获取，一个是通过标签索引去获取

还有，不是小括号哦~中括号

iloc 是 英文 integer-location 索引，一定要区分好

当看到中括号的时候，你就应该考虑切片了

my_series = pd.Series(data = ['我','是','梦想','橡皮擦'],index=['a','b','c','d'],name='梦想序列')
print(my_series.iloc[0:2])
print(my_series.loc['a':'c'])

切片也有区别哦，
loc切的是标签索引，并且包含末尾元素
iloc切的是整数索引，不包含末尾元素

一定要体会用法

当然还有很多其他叫座的用法

如果你学有余力

在这里插入图片描述

打开官网，尝试一下吧

Http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.iloc.html
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.loc.html

series的方法，太多太多了

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/series.html

看看吧，慢慢学，

应用层面的这些，我给你捣鼓捣鼓

下面在看一个函数

.to_list()

基本上，看其名，知其意了

只不过，官网写差了，竟然给官网找毛病？

这个函数实际写的时候，没有中间的小短线

print(my_series.tolist())

.items()

print(list(my_series.items()))

返回一个索引和值的元素zip，使用list可以打印出来

[('a', '我'), ('b', '是'), ('c', '梦想'), ('d', '橡皮擦')]

.keys()

看到名字，就猜意思，这个钥匙是干啥的？估计跟索引有关系

没错，返回可迭代的index

print(my_series.keys())

>>> Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')

很多，在写下去，估计就写不完了

分一下类吧

series全部类型的方法

必会简单的

  • 构造函数
  • 常用属性

方法类型

  1. 转换类的方法 -- 将 series转换为其他类型
  2. 索引，迭代器类方法 -- 操作索引，获取各种迭代器
  3. 二元操作函数 -- 操作两个series函数
  4. 应用函数，分组函数 -- apply,map,groupby 都是常用的
  5. 计算函数 -- 求和，最大值，最小值都在这里呢
  6. 重置索引，选择部分，标签操作函数
  7. 删除数据函数
  8. 排序函数
  9. 合并函数
  10. 时间序列函数
  11. 字符串处理
  12. 作图函数
  13. IO与序列化函数

好多啊，如果慢慢学，只能去肝了

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索引，文档手册怎么查询

英文阅读能力，你都需要提高了哦

最后，欢迎关注一个唠叨的编程工程师的公号，非本科程序员

掏出你的手机，拍这个

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