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    Python中Series常用方法整理

    小妮浅浅小妮浅浅2021-05-22 14:39:02原创168

    1、方法说明

    (1)排序

    sort_values()

    通过ascending参数来确定升序还是降序,True表示升序

    (2)空判断

    isnull() - 判空

    notnull() - 判非空

    (3)缺失值处理

    dropna()

    删除

    (4)统计基本信息

    describe()

    2、实例

    >>> data
    a    10
    b    11
    c    12
    d    13
    e    14
    dtype: int64
    >>> data.sort_values(ascending = False) #降序排序
    e    14
    d    13
    c    12
    b    11
    a    10
    dtype: int64
    >>> data = pd.Series([100,200,np.nan,200,np.nan,400],list('abcdef')) #创建含有缺失值的对象
    >>> data
    a    100.0
    b    200.0
    c      NaN
    d    200.0
    e      NaN
    f    400.0
    dtype: float64
    >>> data.isnull() #判空
    a    False
    b    False
    c     True
    d    False
    e     True
    f    False
    dtype: bool
    >>> data.notnull() #判非空
    a     True
    b     True
    c    False
    d     True
    e    False
    f     True
    dtype: bool
    >>> data.dropna() #删除缺失值
    a    100.0
    b    200.0
    d    200.0
    f    400.0
    dtype: float64
    >>> data.fillna(data.mean()) #设置默认值为均值
    a    100.0
    b    200.0
    c    225.0
    d    200.0
    e    225.0
    f    400.0
    dtype: float64
    >>> data.drop_duplicates() #去重
    a    100.0
    b    200.0
    c      NaN
    f    400.0
    dtype: float64
    >>> data.value_counts() #统计频率
    200.0    2
    100.0    1
    400.0    1
    dtype: int64
    >>> data.describe() #对数据进行基本统计,统计时自动去掉了缺失值
    count      4.000000
    mean     225.000000
    std      125.830574
    min      100.000000
    25%      175.000000
    50%      200.000000
    75%      250.000000
    max      400.000000
    dtype: float64

    以上就是Python中Series常用方法整理,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程

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