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創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：Python中Series常用方法整理
方法說明
成都創(chuàng)新互聯(lián)是一家專業(yè)提供宛城企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),專注與網(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)專業(yè)網(wǎng)絡(luò)公司優(yōu)惠進(jìn)行中。
1、排序sort_values和ascending。
通過ascending參數(shù)來確定升序還是降序，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() #對數(shù)據(jù)進(jìn)行基本統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)時自動去掉了缺失值
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。
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