關(guān)于Series的index的方法和屬性使用說(shuō)明
Series的index的方法和屬性
from pandas import Series,DataFrame
obj = Series([1,2,3,5,8,12],index=[1,2,3,4,5,6])
obj2 = Series([2,6,12,15,18,20],index=[0,1,2,3,4,5])
1、append，合并
obj.append(obj2)
2、obj.diff(),每行與上一行的差值，Difference with previous row
與前第2行的差值
與倒數(shù)前一行的差值
3、obj3.unique() 計(jì)算唯一值
4、is_unique,判斷是否有重復(fù)值，如果沒(méi)有返回True，否則返回False
5、is_monotonic,當(dāng)各元素均大于等于前值時(shí)，返回True，否則返回False
6、drop，刪除
7、isin，判斷是否包含在參數(shù)中
8、reindex，創(chuàng)建一個(gè)新的索引對(duì)象
Series中str屬性的方法+index索引的特點(diǎn)
Pandas字符串處理
前面我們已經(jīng)使用了字符串的處理函數(shù)：
df["bWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')1.Pandas的字符串處理的基本介紹
- 使用方法：先獲取Series的str屬性，然后在屬性上調(diào)用函數(shù)；
- 只能在字符串列上使用，不能數(shù)字列上使用；
- Dataframe上沒(méi)有str屬性和處理方法
- Series.str并不是Python原生字符串，而是自己的一套方法，不過(guò)大部分和原生str很相似；
2.一些常用方法的使用舉例
①切分字符串，split()
# （1）把DataFrame列中字符串以','分隔開(kāi)，每個(gè)元素分開(kāi)后存入一個(gè)列表里
series=data['列名'].str.split(',') ?
#（2）參數(shù)expand，這個(gè)參數(shù)取True時(shí)，會(huì)把切割出來(lái)的內(nèi)容當(dāng)做一列，產(chǎn)生多列。
series=data['列名'].str.split(',',expand=True) ?
#（3）只要第一列
series=data['列名'].str.split(',',expand=True)[0] ?②替換，replace()
# ?#用‘-'代替‘，'
series=data['列名'].str.replace(',','-') ?③是否包含表達(dá)式，contains()
#返回的是布爾值。
series=data['列名'].str.contains('we') ? ??④查找所有符合正則表達(dá)式的字符findall()
# 以數(shù)組的形式返回。
series=data['列名'].str.findall("[a-z]") ?⑤計(jì)算字符串的長(zhǎng)度，len()
series=data['列名'].str.len() ?
⑥去除前后的空白字符，strip()
series=data['列名'].str.strip() ? series=data['列名'].str.rstrip() ? ?#去除后面的空白字符 series=data['列名'].str.lstrip() ? ?#去除前面的空白字符
⑦其他的一些判斷方法
isalnum() # 是否全部是數(shù)字和字母組成 isalpha() # 是否全部是字母 isdigit() # 是否全部都是數(shù)字 isspace() # 是否空格 islower() # 是否全部小寫(xiě) isupper() # 是否全部大寫(xiě) istitle() # 是否只有首字母為大寫(xiě)，其他字母為小寫(xiě)
3.使用過(guò)程中的一些注意
鏈?zhǔn)绞褂茫寒?dāng)執(zhí)行完一次str的方法后，一般不可以繼續(xù)使用str的方法，需要再次使用str的屬性，再使用str的方法
Series.str默認(rèn)就開(kāi)啟了正則表達(dá)式模式
# 正則表達(dá)式替換，從2015年12月10如中將年月日替換為20151210
df["中文日期"].str.replace("[年月日]", "")index索引的特點(diǎn)
1.特點(diǎn)
- 更方便的數(shù)據(jù)查詢(xún)，使用index查詢(xún)的時(shí)候可以獲得性能提升；
- 自動(dòng)的數(shù)據(jù)對(duì)齊功能；
- 更多更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)支持；
2.為什么使用index索引可以提高查詢(xún)性能呢？
- 如果index是唯一的，Pandas會(huì)使用哈希表優(yōu)化，查詢(xún)性能為O(1);
- 如果index不是唯一的，但是有序，Pandas會(huì)使用二分查找算法，查詢(xún)性能為O(logN);
- 如果index是完全隨機(jī)的，那么每次查詢(xún)都要掃描全表，查詢(xún)性能為O(N);
所以我們?cè)賹?duì)于完全隨機(jī)索引的查詢(xún)情況，如果提前排序，可以提高查詢(xún)速率
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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