Python Pandas教學之series 上的轉換操作

2022-09-16 22:03:40

前言：

在轉換操作中，我們執行各種操作，例如更改系列的資料型別，將系列更改為列表等。為了執行轉換操作，我們有各種有助於轉換的功能，例如.astype()等.tolist()。

程式碼#1：

# 使用 astype 轉換 series 資料型別的 Python 程式
 
# importing pandas module  
import pandas as pd 
   
# 從 url 讀取 csv 檔案  
data = pd.read_csv("nba.csv") 
    
# 刪除空值列以避免錯誤
data.dropna(inplace = True) 
   
# 在轉換之前儲存 dtype
before = data.dtypes 
   
# 使用 astype 轉換 dtypes
data["Salary"]= data["Salary"].astype(int) 
data["Number"]= data["Number"].astype(str) 
   
# 轉換後儲存 dtype
after = data.dtypes 
   
# 列印出來比較
print("BEFORE CONVERSIONn", before, "n") 
print("AFTER CONVERSIONn", after, "n")

輸出：

程式碼 #2：

# Python程式將 series 轉換為列表
 
# 匯入 pandas 模組  
import pandas as pd  
   
# 匯入 regex 模組 
import re 
     
# 製作資料框 
data = pd.read_csv("nba.csv")  
     
# 刪除空值以避免錯誤
data.dropna(inplace = True)  
   
# 操作前儲存 dtype
dtype_before = type(data["Salary"]) 
   
# 轉換為列表
salary_list = data["Salary"].tolist() 
   
# 操作後儲存dtype
dtype_after = type(salary_list) 
   
# 列印資料型別
print("Data type before converting = {}nData type after converting = {}"
      .format(dtype_before, dtype_after)) 
   
# 顯示列表
salary_list

輸出：

Pandas series 方法：

功能	描述
Series()	可以使用 Series() 建構函式方法建立熊貓系列。此構造方法接受各種輸入
combine_first()	方法用於將兩個系列合二為一
count()	返回系列中非 NA/null 觀測值的數量
size()	返回基礎資料中的元素數
name()	方法允許為 Series 物件（即列）命名
is_unique()	如果物件中的值是唯一的，則方法返回布林值
idxmax()	提取Series中最高值的索引位置的方法
idxmin()	提取系列中最低值的索引位置的方法
sort_values()	在 Series 上呼叫方法以按升序或降序對值進行排序
sort_index()	在熊貓系列上呼叫方法以按索引而不是其值對其進行排序
head()	方法用於從系列的開頭返回指定數量的行。該方法返回一個全新的系列
tail()	方法用於從 Series 的末尾返回指定數量的行。該方法返回一個全新的系列
le()	用於將 Caller 系列的每個元素與傳遞的系列進行比較。對於每個小於或等於傳遞系列中的元素的元素，它返回 True
ne()	用於將 Caller 系列的每個元素與傳遞的系列進行比較。它為每個不等於傳遞系列中的元素的元素返回 True
ge()	用於將 Caller 系列的每個元素與傳遞的系列進行比較。它為大於或等於傳遞系列中的元素的每個元素返回 True
eq()	用於將 Caller 系列的每個元素與傳遞的系列進行比較。它為每個等於傳遞系列中的元素的元素返回 True
gt()	用於比較兩個系列併為每個元素返回布林值
lt()	用於比較兩個系列併為每個元素返回布林值
clip()	用於剪裁低於和高於傳遞的最小和最大值的值
clip_lower()	用於裁剪低於傳遞的最小值的值
clip_upper()	用於剪裁高於傳遞的最大值的值
astype()	方法用於更改系列的資料型別
tolist()	方法用於將系列轉換為列表
get()	在 Series 上呼叫方法以從 Series 中提取值。這是傳統括號語法的替代語法
unique()	Pandas unique() 用於檢視特定列中的唯一值
nunique()	Pandas nunique() 用於獲取唯一值的計數
value_counts()	計算每個唯一值在系列中出現的次數的方法
factorize()	方法通過識別不同的值來幫助獲得陣列的數位表示
map()	將一個物件的值繫結到另一個物件的方法
between()	Pandas between() 方法用於系列檢查哪些值位於第一個和第二個引數之間
apply()	呼叫方法並將 Python 函數作為引數提供給每個 Series 值使用該函數。此方法有助於執行 pandas 或 numpy 中未包含的自定義操作

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Python Pandas教學之series 上的轉換操作

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