Python酷库之旅-第三方库Pandas(030)

目录

一、用法精讲

79、pandas.Series.dtype属性

79-1、语法

79-2、参数

79-3、功能

79-4、返回值

79-5、说明

79-6、用法

79-6-1、数据准备

79-6-2、代码示例

79-6-3、结果输出

80、pandas.Series.shape属性

80-1、语法

80-2、参数

80-3、功能

80-4、返回值

80-5、说明

80-6、用法

80-6-1、数据准备

80-6-2、代码示例

80-6-3、结果输出

81、pandas.Series.nbytes属性

81-1、语法

81-2、参数

81-3、功能

81-4、返回值

81-5、说明

81-6、用法

81-6-1、数据准备

81-6-2、代码示例

81-6-3、结果输出

82、pandas.Series.ndim属性

82-1、语法

82-2、参数

82-3、功能

82-4、返回值

82-5、说明

82-6、用法

82-6-1、数据准备

82-6-2、代码示例

82-6-3、结果输出

83、pandas.Series.size属性

83-1、语法

83-2、参数

83-3、功能

83-4、返回值

83-5、说明

83-6、用法

83-6-1、数据准备

83-6-2、代码示例

83-6-3、结果输出

二、推荐阅读

1、Python筑基之旅

2、Python函数之旅

3、Python算法之旅

4、Python魔法之旅

5、博客个人主页

一、用法精讲

79、pandas.Series.dtype属性

79-1、语法

# 79、pandas.Series.dtype属性
pandas.Series.dtype
Return the dtype object of the underlying data.

79-2、参数

        无

79-3、功能

        用于获取Series中元素的数据类型。

79-4、返回值

        返回Series中数据的数据类型。

79-5、说明

79-5-1、当处理大型数据集时，明确指定dtype可以帮助节省内存，因为不同的数据类型在内存中占用的空间不同。

79-5-2、在某些情况下，Pandas可能无法自动推断出最精确的数据类型(例如，当数据中包含大量整数但某些值为NaN时，Pandas可能将数据类型推断为浮点数)，此时，显式指定dtype可以避免这种情况。

79-5-3、dtype属性是只读的，不能直接修改Series的数据类型，如果需要修改数据类型，可以使用astype()方法。

79-6、用法

79-6-1、数据准备

无

79-6-2、代码示例

# 79、pandas.Series.dtype属性
import pandas as pd
# 创建一个整数类型的Series
s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4])
print(s1.dtype)
# 创建一个浮点数类型的 Series  
s2 = pd.Series([1.1, 2.2, 3.3, 4.4])
print(s2.dtype)
# 创建一个字符串类型的 Series  
s3 = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'd'])
print(s3.dtype)
# 显式指定数据类型  
s4 = pd.Series([1, 2, 3, 4], dtype='float32')
print(s4.dtype)

79-6-3、结果输出

# 79、pandas.Series.dtype属性
# int64
# float64
# object
# float32

80、pandas.Series.shape属性

80-1、语法

# 80、pandas.Series.shape属性
pandas.Series.shape
Return a tuple of the shape of the underlying data.

80-2、参数

80-3、功能

        提供有关Pandas Series对象维度信息的快速访问。

80-4、返回值

        返回一个元组，表示Series的维度，在Series中，这个元组只有一个值，即Series的长度，因为Series是一维的数据结构。

80-5、说明

80-6、用法

80-6-1、数据准备

无

80-6-2、代码示例

# 80、pandas.Series.shape属性
import pandas as pd
# 使用列表创建Series
data = [1, 2, 3, 4, 5]
series1 = pd.Series(data)
print("Series1 shape:", series1.shape)
# 使用字典创建Series
data = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
series2 = pd.Series(data)
print("Series2 shape:", series2.shape)
# 指定索引
data = [1, 2, 3, 4, 5]
index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
series3 = pd.Series(data, index=index)
print("Series3 shape:", series3.shape)
# 使用标量创建Series
data = 5
series4 = pd.Series(data, index=['a', 'b', 'c'])
print("Series4 shape:", series4.shape)

80-6-3、结果输出

# 80、pandas.Series.shape属性
# Series1 shape: (5,)
# Series2 shape: (3,)
# Series3 shape: (5,)
# Series4 shape: (3,)

81、pandas.Series.nbytes属性

81-1、语法

# 81、pandas.Series.nbytes属性
pandas.Series.nbytes
Return the number of bytes in the underlying data.

81-2、参数

        无

81-3、功能

        用于返回Pandas Series对象在内存中占用的总字节数，该值包括了Series中所有元素(包括索引)的内存占用。

81-4、返回值

        返回一个整数，表示Series对象在内存中占用的总字节数，该值是根据Series中元素的数量、数据类型以及索引的存储方式等因素计算得出的。

81-5、说明

81-5-1、数据类型影响：Series中元素的数据类型会直接影响其内存占用。例如，int64类型的数据比float32类型的数据占用更多的内存。

81-5-2、索引也占用内存：虽然索引通常占用的内存相对较小，但在处理包含大量元素的Series时，索引的内存占用也不容忽视。

81-5-3、近似值：nbytes返回的是近似值，因为它依赖于Pandas和NumPy的内部实现，这些实现可能会随着版本的变化而变化。

81-5-4、与 NumPy 兼容性：Pandas旨在与NumPy兼容，并在许多方面模仿NumPy的API，因此，nbytes属性的行为与NumPy数组中的相应属性相似。

81-6、用法

81-6-1、数据准备

无

81-6-2、代码示例

# 81、pandas.Series.nbytes属性
import pandas as pd
# 创建一个示例Pandas Series
data = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50])
# 获取Series所占用的字节数
nbytes = data.nbytes
print(f"The Series occupies {nbytes} bytes.")

81-6-3、结果输出

# 81、pandas.Series.nbytes属性
# The Series occupies 40 bytes.

82、pandas.Series.ndim属性

82-1、语法

# 82、pandas.Series.ndim属性
pandas.Series.ndim
Number of dimensions of the underlying data, by definition 1.

82-2、参数

        无

82-3、功能

        用于返回Series对象的维度数。

82-4、返回值

        返回一个整数，对于Pandas Series对象，ndim属性的返回值总是 1，表示Series是一维数据结构。

82-5、说明

        无

82-6、用法

82-6-1、数据准备

无

82-6-2、代码示例

# 82、pandas.Series.ndim属性
# 82-1、创建一个Pandas Series
import pandas as pd
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
# 使用ndim属性查看Series的维度数
print(s.ndim)
 
# 82-2、创建一个DataFrame
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
})
print(df.ndim)

82-6-3、结果输出

# 82、pandas.Series.ndim属性
# 82-1、创建一个Pandas Series
# 1
 
# 82-2、创建一个DataFrame
# 2

83、pandas.Series.size属性

83-1、语法

# 83、pandas.Series.size属性
pandas.Series.size
Return the number of elements in the underlying data.

83-2、参数

        无

83-3、功能

        用于返回Series对象的元素数量。

83-4、返回值

        返回的是数据结构中包含的元素总数。

83-5、说明

        无

83-6、用法

83-6-1、数据准备

无

83-6-2、代码示例

# 83、pandas.Series.size属性
import pandas as pd
# 创建一个Pandas Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
# 使用size属性查看Series的元素数量
print(s.size)
# 创建一个包含较少元素的Series以作对比
s_short = pd.Series([10, 20])
# 查看较短Series的元素数量
print(s_short.size)

83-6-3、结果输出

# 83、pandas.Series.size属性
# 5
# 2

二、推荐阅读

1、Python筑基之旅

2、Python函数之旅

3、Python算法之旅

4、Python魔法之旅

5、博客个人主页