pandas.series.values 属性的作用是什么？

Pandas Series 对象用于存储一维带标签的数据，这些数据称为值，标签在 Pandas 中称为索引。

在 Pandas 数据结构中，我们可以存储任何类型的数据，例如文本数据、整数和时间序列等等。我们可以使用相应的标签访问 Series 元素。除了使用标签访问元素外，我们还可以将所有元素获取到一个 ndarray 类型的对象中。

示例 1

import pandas as pd

# creating a series
s = pd.Series([10,10,20,30,40])
print(s)

# Getting values
values = s.values

print('Output: ')

# displaying outputs
print(values)

说明

最初，我们使用整数列表创建了一个 Pandas Series 对象。然后，将“.values”属性应用于 Series 对象将返回一个包含 Series 值的 ndarray。

输出

0 10
1 10
2 20
3 30
4 40
dtype: int64

Output:
[10 10 20 30 40]

“.values”属性访问序列对象中的值，并返回一个包含值的 ndarray 对象。这两个对象显示在上面的输出块中。

示例 2

import pandas as pd

s = pd.Series({97:'a', 98:'b', 99:'c', 100:'d', 101:'e', 102:'f'})
print(s)

# Getting values
values = s.values

print('Output: ')

# displaying outputs
print(values)

说明

在下面的示例中，我们使用字符串数据创建了另一个 Pandas Series 对象。为此，我们初始化了一个 Python 字典，然后将其应用于 pandas.Series 构造函数。

这里我们的目标是应用“.values”属性查看结果输出对象以查看给定 Pandas Series 中的值。

输出

97  a
98  b
99  c
100 d
101 e
102 f
dtype: object

Output:
['a' 'b' 'c' 'd' 'e' 'f']

s.values 属性将返回给定 Series 中所有值的 ndarray，对于以下示例，给定的 Series 对象“s”仅包含字符串类型数据。

应用 type() 函数来验证此 .values 属性的输出返回哪种类型的 Python 对象。

Gireesha Devara

更新于: 2022-03-09

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