pandas 學習彙總9 - Series系列，DataFrame資料幀 屬性( tcy)
阿新 • • 發佈：2018-12-15
Series-屬性 2018/11/8 2018/12/6
序列：
# 可以把Series看成有序字典；均勻資料；尺寸資料均可變
s=pd.Series(data=np.arange(10,15),index=pd.Index(list('abcde')),dtype=np.float, name='Series-1')屬性簡表：
| 屬性 | 說明 |
| s.at[] | 訪問行/列標籤對的單個值。 |
| s.axes | 返回行軸標籤列表 [Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')] |
| s.dtype | 返回基礎資料的dtype物件dtype('float64') |
| s.dtypes | 返回基礎資料的dtype物件dtype('float64') |
| s.empty | 系列為空返回 True |
| s.flags | - |
| s.ftype | 如資料稀疏則返回 'float64:dense' |
| s.ftypes | 如資料稀疏則返回 'float64:dense' |
| s.hasnans |
如有nans返回True False |
| s.iat[] | 按整數位置訪問行/列對的單個值。 |
| s.iloc[] | 純粹基於整數位置的索引，用於按位置選擇。 |
| s.imag | array([0., 0., 0., 0., 0.]) |
| s.imag | array([0., 0., 0., 0., 0.]) |
| s.index | 系列索引（軸標籤）Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object') |
| s.is_monotonic |
如序列中值遞增返回True |
| s.is_monotonic_decreasing | 如序列中值遞減返回True |
| s.is_monotonic_increasing | 如序列中值遞增返回True |
| s.is_unique | 如果物件中的所有值都是唯一返回True |
| s.itemsize | 返回基礎資料項的dtype的大小 8 |
| s.ix[] | 主要基於標籤位置的索引器，具有整數位置回退。 |
| s.loc[] | 通過標籤或布林陣列訪問一組行和列。 |
| s.memory_usage() | 返回Series的記憶體使用情況240 |
| s.nbytes | 返回基礎資料位元組數 40 |
| s.ndim | 返回基礎資料維數 1 |
| s.real | array([10., 11., 12., 13., 14.]) |
| s.shape | 返回資料形狀元組 (5,) |
| s.size | 返回資料元素數量 5 |
| s.strides | 返回資料步幅 (8,) |
| s.values | 返回系列值 dtype array([10., 11., 12., 13., 14.]) |
例項：
s.flags
'''
C_CONTIGUOUS : True
F_CONTIGUOUS : True
OWNDATA : True
WRITEABLE : True
ALIGNED : True
WRITEBACKIFCOPY : False
UPDATEIFCOPY : False
''' DataFrame-屬性 2018/12/7
屬性：
# 所有Pandas資料結構是值可變的(數值大小可更改)
# DataFrame索引(行)和列(不同型別) ;大小可變 可對行和列執行算術運算
data = {'Name':pd.Series(['Tom','Jim','Bob']),'Age':pd.Series([25,26,25]),
'sex':pd.Series([0,1,0],dtype=bool)}
df=pd.DataFrame(data) 簡表：
| 屬性 | 說明 |
| df.at[] | 訪問行/列標籤對的單個值 |
| df.axes | 行軸標籤列表 [RangeIndex(start=0, stop=3, step=1), |
| - | Index(['Name', 'Age', 'sex'], dtype='object')] |
| df.columns | 列標籤#Index(['Name', 'Age', 'sex'], dtype='object') |
| df.dtypes | 資料型別 #Name object Age int64 sex bool dtype: object |
| df.empty | 物件為空返回True |
| df.ftypes | 返回資料幀中的ftypes（稀疏/密集和dtype的指示） |
| df.iat[] | 按整數位置訪問行/列對的單個值 |
| df.iloc[] | 整數位置索引，用於按位置選擇 |
| df.index | 索引行標籤 #RangeIndex(start=0, stop=3, step=1) |
| df.ix[] | 主要基於標籤位置的索引器，具有整數位置回退 |
| df.loc[] | 通過標籤或布林陣列訪問一組行和列 |
| df.memory_usage() | 記憶體使用情況#Index 80 Name 24 Age 24 sex 3 dtype: int64 |
| df.ndim | 基礎資料維數 2 |
| df.shape | 資料形狀元組 (3, 3) |
| df.size | 資料元素數量 9 |
| df.style | 返回Styler物件的屬性# pandas.io.formats.style.Styler |
| df.T | 轉置 |
| df.values | 返回資料幀的ndarray #array([['Tom', ...],…, dtype=object) |
例項：
df.T
# 0 1 2
# Name Tom Jim Bob
# Age 25 26 25
# sex False True False
df.ftypes
# Name object:dense
# Age int64:dense
# sex bool:dense
# dtype: object