pandas series.last() 方法用于根据日期偏移返回最终周期。通过应用此 series.last() 方法，我们可以获取时间序列对象的最终周期。last 方法与 pandas series.first() 方法非常相似，在这里我们可以获取最终周期而不是初始周期。series.last() 方法有一个名为 offset 的参数，用于提及要选择行的偏移数据的长度。last() 方法将返回一个新的 Series 对象，其中包含结果行，如果索引……阅读更多

pandas series.last_valid_index() 方法用于从给定的序列对象中获取最后一个有效元素的索引。这意味着 last_valid_index() 方法返回序列的最后一个非空元素的索引。它将根据序列索引的类型返回单个标量，如果给定的序列具有所有空/NA 值或为空，则返回 None。该方法没有任何参数。示例 1让我们创建一个 pandas 序列对象，并使用 last_valid_index() 方法检索最后一个有效索引。# 导入包 import pandas as pd import numpy as np …阅读更多

pandas series.first_valid_index() 方法用于获取第一个有效数据的索引。这意味着 first_valid_index() 方法返回序列的第一个非空元素的索引。它将根据序列索引的类型返回单个标量，如果给定的序列具有所有空/NA 值或为空，则返回 None。first_valid_index() 方法不接受任何参数。示例 1让我们取一个序列对象，并尝试检索第一个有效索引。# 导入包 import pandas as pd import numpy as np # 创建一个序列 s = pd.Series([None, np.nan, …阅读更多

pandas series.first() 方法应该根据日期返回初始周期。通过应用此方法，我们可以根据日期偏移获取时间序列数据的初始周期。它有一个名为 offset 的参数，我们还可以提及偏移数据的长度，以便在限制内选择行。first() 方法将返回一个新的 Series 对象，其中包含结果行，如果输入序列对象的索引没有 DatetimeIndex，则将引发 TypeError。示例 1在下面的示例中，使用 pandas DateTime 创建一个序列“s”……阅读更多

通过使用 regex 参数，我们可以将正则表达式应用于 filter() 方法，这有助于检索序列对象的行。pandas 序列构造函数中 series.filter() 方法的基本工作原理是根据索引标签对序列对象的行进行子集选择。regex 参数用于定义用于检索结果行的搜索模式（正则表达式）。示例 1在下面的示例中，我们使用整数列表创建了一个序列对象，并且索引标签是使用 pandas data range 函数创建的。# 导入 pandas …阅读更多

pandas 序列构造函数中的 series.filter() 方法用于根据索引标签对序列对象的行的进行子集选择。filter 方法不适用于序列对象的内容，它仅应用于序列对象的索引标签。如果指定的标签与序列索引标签不匹配，则该方法不会引发错误。filter() 方法的参数为 items、like、regex 和 axis。items 参数采用类似列表的对象来访问给定序列对象中的行集。regex 参数用于……阅读更多

series.expanding() 方法是 pandas 的窗口方法之一，它提供扩展转换。它返回为特定操作子类化的窗口。此方法的参数为 min_periods、center、axis 和 method。min_periods 的默认值为 1，它也采用整数值。center 参数采用布尔值，默认值为 False。同样，axis 参数的默认值为 0，method 的默认值为“single”。示例 1在下面的示例中，series.expanding() 方法计算了整个序列对象的累积和 # 导入…阅读更多

pandas series.ffill() 方法的工作方式与使用“method = ffill”函数的 series.fillna() 相同，或者可以说 series.ffill() 是前向填充方法的同义词。series.ffill() 方法使用前向填充方法替换给定序列对象中的 Nan 或 NA 值。此方法的参数为 inplace、axis、limit 和 downcast。它没有像 value 和 method 这样的参数。因为它采用序列元素作为替换值，并使用前向填充方法填充缺失值。示例 1在下面的示例中，我们将 ffill() 方法应用于序列对象……阅读更多

在 pandas 数据清洗过程中，替换缺失值起着非常重要的作用，在某些情况下，我们必须用序列元素的平均值替换这些缺失值。这可以使用 fillna() 方法来完成。此 pandas series.fillna() 方法的基本操作用于用指定的值替换缺失值 (Nan 或 NA)。最初，该方法会验证所有 Nan 值，并用指定的替换值替换它们。示例 1在这里我们将看到 series.fillna() 方法如何用平均值替换缺失值。# 导入 pandas 包 import pandas as pd import numpy as …阅读更多

pandas series.fillna() 方法用于用指定的值替换缺失值。此方法替换整个序列对象中的 Nan 或 NA 值。pandas fillna 的参数如下：Value - 它允许我们指定特定值来替换 Nan，默认为 None。Method - 用于填充重新索引的 Series 中的缺失值。它采用以下任何值：“backfill”、“bfill”、“pad”、“ffill”和 None（默认值）。Inplace - 此参数采用布尔值。如果它采用 True，则修改将应用于原始序列对象本身，否则……阅读更多