Python Pandas Series.squeeze()用法及代碼示例

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.squeeze()函數將一維軸對象壓縮為標量。具有單個元素的Series或DataFrames被壓縮為標量。具有單列或單行的DataFrame被壓縮為Series。否則，對象不變。

用法： Series.squeeze(axis=None)

範例1：采用Series.squeeze()函數將給定係列的單個元素壓縮為標量。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([100, 25, 32, 118, 24, 65]) 
  
# Print the series 
print(sr)

輸出：

讓我們以僅包含那些可以被13整除的元素的方式轉換係列。

# Keep only those elements which are divisible by 13 
sr_temp = sr[sr % 13 == 0] 
  
# Let's print the series 
print(sr_temp)

輸出：

現在我們將使用Series.squeeze()函數將給定的序列對象簡化為標量。

# squeeze the series to scalar 
sr_temp.squeeze()

輸出：

從輸出中可以看到，Series.squeeze()函數已成功將給定的序列簡化為標量。

範例2：采用Series.squeeze()函數擠壓給定的係列對象。

# 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)

輸出：

現在我們將使用Series.std()函數擠壓給定的係列對象。

# squeeze the series to scalar 
sr_temp.squeeze()

輸出：

從輸出中可以看到，Series.squeeze()函數已返回相同的序列對象，因為給定的序列對象中有多個元素，因此無法將其壓縮為標量值。