Python中Series有哪些使用方法

本篇文章為大家展示了Python中Series有哪些使用方法，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。

1、方法說明

（1）排序

sort_values（）

通過ascending參數來確定升序還是降序，True表示升序

（2）空判斷

isnull（） - 判空

notnull（） - 判非空

（3）缺失值處理

dropna（）

刪除

（4）統計基本信息

describe（）

2、實例

>>> data
a    10
b    11
c    12
d    13
e    14
dtype: int64
>>> data.sort_values(ascending = False) #降序排序
e    14
d    13
c    12
b    11
a    10
dtype: int64
>>> data = pd.Series([100,200,np.nan,200,np.nan,400],list('abcdef')) #創建含有缺失值的對象
>>> data
a    100.0
b    200.0
c      NaN
d    200.0
e      NaN
f    400.0
dtype: float64
>>> data.isnull() #判空
a    False
b    False
c     True
d    False
e     True
f    False
dtype: bool
>>> data.notnull() #判非空
a     True
b     True
c    False
d     True
e    False
f     True
dtype: bool
>>> data.dropna() #刪除缺失值
a    100.0
b    200.0
d    200.0
f    400.0
dtype: float64
>>> data.fillna(data.mean()) #設置默認值為均值
a    100.0
b    200.0
c    225.0
d    200.0
e    225.0
f    400.0
dtype: float64
>>> data.drop_duplicates() #去重
a    100.0
b    200.0
c      NaN
f    400.0
dtype: float64
>>> data.value_counts() #統計頻率
200.0    2
100.0    1
400.0    1
dtype: int64
>>> data.describe() #對數據進行基本統計，統計時自動去掉了缺失值
count      4.000000
mean     225.000000
std      125.830574
min      100.000000
25%      175.000000
50%      200.000000
75%      250.000000
max      400.000000
dtype: float64

python主要應用領域有哪些

1、云計算，典型應用OpenStack。2、WEB前端開發，眾多大型網站均為Python開發。3.人工智能應用，基于大數據分析和深度學習而發展出來的人工智能本質上已經無法離開python。4、系統運維工程項目，自動化運維的標配就是python+Django/flask。5、金融理財分析，量化交易，金融分析。6、大數據分析。

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