Python Pandas Series.ptp()用法及代码示例

Pandas 系列是带有轴标签的一维ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可哈希的类型。该对象同时支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.ptp()函数返回最大值和最大值之间的差
对象中的最小值。这相当于numpy.ndarray方法ptp。

用法： Series.ptp(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)

范例1：采用Series.ptp()函数返回给定Series对象中基础数据的最大值和最小值之间的差。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([10, 25, 3, 11, 24, 6]) 
  
# Create the Index 
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp'] 
  
# set the index 
sr.index = index_ 
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.ptp()函数以查找给定系列对象中最大值和最小值之间的差。

# return the difference between the  
# maximum and the minimum value 
result = sr.ptp() 
  
# Print the result 
print(result)

输出：

正如我们在输出中看到的，Series.ptp()函数已成功返回给定系列对象中基础数据的最大值和最小值之差。

范例2：采用Series.ptp()函数返回给定Series对象中基础数据的最大值和最小值之间的差。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([11, 21, 8, 18, 65, 84, 32, 10, 5, 24, 32]) 
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.ptp()函数以查找给定系列对象中最大值和最小值之间的差。

# return the difference between the  
# maximum and the minimum value 
result = sr.ptp() 
  
# Print the result 
print(result)

输出：

正如我们在输出中看到的，Series.ptp()函数已成功返回给定系列对象中基础数据的最大值和最小值之差。

范例3：采用Series.ptp()函数返回给定Series对象中基础数据的最大值和最小值之间的差。给定的系列对象中包含一些缺失值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([19.5, 16.8, None, 22.78, None, 20.124, None, 18.1002, None]) 
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.ptp()函数以查找给定系列对象中最大值和最小值之间的差。我们将跳过计算中的缺失值。

# return the difference between the  
# maximum and the minimum value 
result = sr.ptp(skipna = True) 
  
# Print the result 
print(result)

输出：

正如我们在输出中看到的，Series.ptp()函数已成功返回给定系列对象中基础数据的最大值和最小值之差。