Python中Series常用方法整理
- 更新时间：2021-07-14 09:28:02
- 编辑：慕浩言
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参考资料
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- 《趣学Python编程》配套资源 配套资源 / 943.55 KB / [美]Jason Briggs 著,尹哲 推荐度：
正文内容
码农之家最近发表了一篇名为《Python中Series常用方法整理》的py文章，感觉很有用处，把程序员重写的代码发布到这里，看完如果觉得有用请记得收藏。
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。
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