“.loc” 是 pandas.Series 对象的一个属性，用于基于标签索引访问系列中的元素。它的工作原理类似于 pandas.Series 的“at”属性，但区别在于，“at”属性仅访问单个元素，而“loc”属性可以使用标签访问一组元素。“loc”属性基于标签访问标签，并且还支持使用标签对切片对象进行切片。示例 1import pandas as pd import numpy as np # 创建 pandas Series 对象 series = pd.Series({'B':'black', 'W':'white', 'R':'red', 'Bl':'blue', 'G':'green'}) print(series) print("输出: ") print(series.loc['B'])解释在以下示例中，我们创建了... 阅读更多

Series 是 Pandas 数据结构，用于在一维中存储带标签的数据，标签可以是任何内容，例如文本数据、整数和时间序列。通过使用这些标签，我们可以访问给定系列的元素，并且我们也可以进行数据操作。在 pandas.Series 中，标签称为索引，如果要单独获取索引标签，则可以使用 pandas.Series 的“index”属性。示例 1import pandas as pd # 创建一个系列 s = pd.Series([100, 110, 120, 130, 140]) print(s) # 获取索引数据 index = s.index print('输出: ') ... 阅读更多

pandas.Series.iloc 用于通过提供基于整数的位置索引值来访问 pandas 系列对象中的一组元素。.iloc 属性采用整数作为访问特定系列元素的值。通常，基于位置的索引值从 0 到 length-1 表示。超出此范围，我们才能访问系列元素，否则将引发“IndexError”。但是对于切片索引器，对于超出范围的索引值，它不会引发“IndexError”，因为它允许超出范围的索引。示例 1import pandas as pd import numpy as np # 创建一个示例系列 s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, ... 阅读更多

pandas.Series.iloc 属性用于访问基于整数位置索引的 pandas 系列对象中的元素。它与 pandas.Series 的“iat”属性非常相似，但区别在于，“iloc”属性可以访问一组元素，而“iat”属性仅访问单个元素。“.iloc”属性用于允许输入值，如整数、整数列表以及带有整数的切片对象等。示例 1import pandas as pd import numpy as np # 创建一个 pandas 系列 s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) ... 阅读更多

pandas.Series.iat 属性用于使用位置索引值访问单个系列元素，它与 pandas 中的 iloc 非常相似，只是这里我们将访问单个元素而不是访问一组元素。“iat”属性采用整数索引值来获取和设置特定位置的元素。让我们举一些使用“.iat”属性访问单个系列元素的例子。示例 1import pandas as pd # 创建一个系列 s = pd.Series([65, 66, 67, 68, 69, 70]) print(s) print('输出: ', s.iat[4])解释在以下示例中，我们... 阅读更多

要检查 pandas 系列对象是否包含空值，我们可以使用“hasans”属性。“hasnans”是 pandas 属性，用于识别给定系列对象中是否存在任何空值。通常，它返回布尔输出作为结果。如果存在一个或多个 NaN 值，则返回 True，否则返回 False。此 pandas“hasnans”属性与 pandas 方法（如 Isnull()、isna()）非常相似。这些方法用于返回一个包含布尔值的数组，这些值用于表示空值。通过使用... 阅读更多

要检查 Series 的数据类型，我们在 pandas 系列属性中有一个专用的属性。“dtype”是 pandas 属性，用于验证 pandas Series 对象中的数据类型。此属性将返回一个 dtype 对象，该对象表示给定系列的数据类型。示例 1# 导入所需包 import pandas as pd import numpy as np # 创建 pandas Series 对象 series = pd.Series(np.random.rand(10)) print(series) print("数据类型: ", series.dtype )解释在此示例中，我们使用 NumPy 随机模块初始化了一个 pandas 系列对象，这将创建一个包含随机值的系列。让我们... 阅读更多

“axes”是 pandas 系列对象的一个属性，此属性用于访问给定系列中的一组索引标签。它将返回一个包含索引标签的 Python 列表。“axes”属性收集所有索引标签，并返回一个包含所有索引标签的列表对象。示例 1import pandas as pd # 创建一个示例系列 s = pd.Series({'A':123, 'B':458, "C":556, "D": 238}) print(s) print("输出: ") print(s.axes)解释在以下示例中，我们初始化了一个包含一些数据的系列。然后，我们在系列对象上调用 axes 属性。输出A   123 B   458 ... 阅读更多

pandas.Series.at 属性用于访问系列对象中的单个带标签的元素，它与 pandas 中的 loc 非常相似。“at”属性采用标签数据来获取或设置特定标签位置的系列值。它将根据索引标签返回单个值，并且还将在该特定标签位置上传数据。示例 1import pandas as pd # 创建一个示例系列 s = pd.Series({'A':12, 'B':78, "C":56}) print(s) print(s.at['A'])解释在以下示例中，我们使用 Python 字典创建了一个系列，并且索引将是... 阅读更多

“.array” 是 pandas 系列属性之一。它将返回一个 pandas ExtensionArray，其中包含存储在系列中的值。“.array” 用于获取对基础数据的零拷贝引用。结果数组不像 NumPy 数组，它是一个 ExtensionArray，并且它根据系列中存在的数据（dtype）具有不同的数组类型。示例 1import pandas as pd # 使用数值创建 pandas 系列 s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4]) print(s1) print(s1.array)解释“s1”是 pandas 系列对象，它是使用长度为 4 的整数值创建的。... 阅读更多