方法說(shuō)明

成都創(chuàng)新互聯(lián)是一家專(zhuān)業(yè)提供宛城企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),專(zhuān)注與網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站建設(shè)、H5高端網(wǎng)站建設(shè)、小程序制作等業(yè)務(wù)。10年已為宛城眾多企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等服務(wù)。創(chuàng)新互聯(lián)專(zhuān)業(yè)網(wǎng)絡(luò)公司優(yōu)惠進(jìn)行中。

1、排序sort_values和ascending。

通過(guò)ascending參數(shù)來(lái)確定升序還是降序，True表示升序

2、空判斷，isnull和notnull。

isnull（） - 判空

notnull（） - 判非空

3、缺失值處理，dropna和刪除。

dropna（）

刪除

4、統(tǒng)計(jì)基本信息describe（）。

實(shí)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')) #創(chuàng)建含有缺失值的對(duì)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() #刪除缺失值
a    100.0
b    200.0
d    200.0
f    400.0
dtype: float64
>>> data.fillna(data.mean()) #設(shè)置默認(rèn)值為均值
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() #統(tǒng)計(jì)頻率
200.0    2
100.0    1
400.0    1
dtype: int64
>>> data.describe() #對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行基本統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)時(shí)自動(dòng)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，希望對(duì)大家有所幫助。更多Python學(xué)習(xí)指路：創(chuàng)新互聯(lián)python教程

本文教程操作環(huán)境：windows7系統(tǒng)、Python 3.9.1，DELL G3電腦。

文章題目：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：Python中Series常用方法整理
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