Pandas Series API 手册

Series 是一种一维数组，能够存储任何数据类型（整数、字符串、浮点数、Python 对象等），并且每个元素都有一个标签，称为索引。

以下是 Pandas Series 的常用 API 手册：

Series 构造函数

方法 描述
pd.Series(data, index, dtype, name, copy) 创建一个 Series 对象，支持自定义数据、索引、数据类型和名称。

Series 属性

属性 描述
Series.values 返回 Series 的数据部分（numpy 数组）。
Series.index 返回 Series 的索引。
Series.dtype 返回 Series 的数据类型。
Series.shape 返回 Series 的形状（元组形式）。
Series.size 返回 Series 中元素的数量。
Series.name 返回或设置 Series 的名称。
Series.empty 检查 Series 是否为空。
Series.nbytes 返回 Series 占用的字节数。
Series.ndim 返回 Series 的维度数（始终为 1）。
Series.hasnans 检查 Series 是否包含缺失值（NaN）。
Series.array 返回 Series 的底层数据（Pandas 数组）。

Series 方法

数据查看

方法 描述
Series.head(n=5) 返回前 n 行数据。
Series.tail(n=5) 返回后 n 行数据。
Series.describe() 返回 Series 的统计摘要（如计数、均值、标准差等）。

缺失值处理

方法 描述
Series.isnull() 检查每个元素是否为缺失值（NaN）。
Series.notnull() 检查每个元素是否不为缺失值。
Series.dropna() 删除所有缺失值。
Series.fillna(value) 用指定值填充缺失值。

唯一值处理

方法 描述
Series.unique() 返回 Series 中的唯一值。
Series.nunique() 返回 Series 中唯一值的数量。
Series.value_counts() 返回 Series 中每个值的频率。

排序

方法 描述
Series.sort_values(ascending=True) 按值排序。
Series.sort_index(ascending=True) 按索引排序。

索引操作

方法 描述
Series.reset_index(drop=False) 重置索引。
Series.drop(labels) 删除指定索引的元素。
Series.get(key, default=None) 获取指定索引的值，如果不存在则返回默认值。
Series.set_axis(labels) 设置新的索引。

数据转换

方法 描述
Series.map(arg) 根据传入的函数或字典映射 Series 中的值。
Series.apply(func) 对 Series 中的每个元素应用函数。
Series.astype(dtype) 将 Series 转换为指定数据类型。
Series.to_dict() 将 Series 转换为字典。
Series.to_frame() 将 Series 转换为 DataFrame。
Series.to_numpy() 将 Series 转换为 numpy 数组。

数据操作

方法 描述
Series.copy() 复制 Series。
Series.append(to_append, ignore_index) 追加另一个 Series。
Series.replace(to_replace, value) 替换 Series 中的值。
Series.update(other) 用另一个 Series 的值更新当前 Series。
Series.clip(lower, upper) 将 Series 中的值限制在指定范围内。
Series.isin(values) 检查 Series 中的值是否在指定列表中。
Series.between(left, right) 检查 Series 中的值是否在指定范围内。

统计计算

方法 描述
Series.sum() 返回 Series 中所有值的和。
Series.mean() 返回 Series 中所有值的平均值。
Series.median() 返回 Series 中所有值的中位数。
Series.min() 返回 Series 中的最小值。
Series.max() 返回 Series 中的最大值。
Series.std() 返回 Series 中所有值的标准差。
Series.var() 返回 Series 中所有值的方差。
Series.count() 返回 Series 中非缺失值的数量。
Series.mode() 返回 Series 中的众数。
Series.quantile(q) 返回 Series 中指定分位数的值。

时间序列操作

方法 描述
Series.dt 访问日期时间属性（仅适用于 datetime 类型的 Series）。
Series.dt.year 返回年份。
Series.dt.month 返回月份。
Series.dt.day 返回日期。

字符串操作

方法 描述
Series.str 访问字符串方法（仅适用于字符串类型的 Series）。
Series.str.lower() 将字符串转换为小写。
Series.str.upper() 将字符串转换为大写。
Series.str.contains(pattern) 检查字符串是否包含指定模式。

实例

实例

import pandas as pd

# 创建 Series
s = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['a', 'b', 'c', 'd'], name='MySeries')

# 查看数据
print(s.head(2))  # 输出前 2 行

# 缺失值处理
s_with_nan = pd.Series([10, None, 30])
print(s_with_nan.fillna(0))  # 用 0 填充缺失值

# 唯一值处理
print(s.nunique())  # 输出唯一值的数量

# 排序
print(s.sort_values(ascending=False))  # 按值降序排序

# 统计计算
print(s.mean())  # 输出平均值

如果需要更详细的信息，可以参考 Pandas 官方文档。