Python是進行數據分析的一種出色語言,主要是因為以數據為中心的python軟件包具有奇妙的生態係統。 Pandas是其中的一種,使導入和分析數據更加容易。
Pandas 係列是帶有軸標簽的一維ndarray。標簽不必是唯一的,但必須是可哈希的類型。該對象同時支持基於整數和基於標簽的索引,並提供了許多方法來執行涉及索引的操作。
Pandas Series.data
屬性返回給定Series對象的基礎數據的數據指針。
用法:Series.data
參數:沒有
返回:數據指針
範例1:采用Series.data
屬性以查找給定Series對象的數據指針。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the Series
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon'])
# Creating the row axis labels
sr.index = ['City 1', 'City 2', 'City 3', 'City 4']
# Print the series
print(sr)
輸出:
現在我們將使用Series.data
屬性以返回給定Series對象的數據指針。
# return the data pointer
sr.data
輸出:
正如我們在輸出中看到的,Series.data
屬性已返回給定Series對象的數據指針。它是對象存儲的位置。
範例2:采用Series.data
屬性以查找給定Series對象的數據指針。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the Series
sr = pd.Series(['1/1/2018', '2/1/2018', '3/1/2018', '4/1/2018'])
# Creating the row axis labels
sr.index = ['Day 1', 'Day 2', 'Day 3', 'Day 4']
# Print the series
print(sr)
輸出:
現在我們將使用Series.data
屬性以返回給定Series對象的數據指針。
# return the data pointer
sr.data
輸出:
正如我們在輸出中看到的,Series.data
屬性已返回給定Series對象的數據指針。它是對象存儲的位置。
相關用法
- Python pandas.map()用法及代碼示例
- Python Pandas Series.str.len()用法及代碼示例
- Python Pandas.factorize()用法及代碼示例
- Python Pandas TimedeltaIndex.name用法及代碼示例
- Python Pandas dataframe.ne()用法及代碼示例
- Python Pandas Series.between()用法及代碼示例
- Python Pandas DataFrame.where()用法及代碼示例
- Python Pandas Series.add()用法及代碼示例
- Python Pandas.pivot_table()用法及代碼示例
- Python Pandas Series.mod()用法及代碼示例
- Python Pandas Dataframe.at[ ]用法及代碼示例
- Python Pandas Dataframe.iat[ ]用法及代碼示例
- Python Pandas.pivot()用法及代碼示例
- Python Pandas dataframe.mul()用法及代碼示例
- Python Pandas.melt()用法及代碼示例
注:本文由純淨天空篩選整理自Shubham__Ranjan大神的英文原創作品 Python | Pandas Series.data。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。