6. Pandas的Series的函数
Pandas的Series有很多的属性和函数，函数一般有两类结果：in-place和copy，in-place意思是修改自身，而copy类的函数会返回一个新的Series而不影响自身。
6.1 get、get_value函数
首先看看get函数，可以返回指定的key所对应的value值，如果key不存在，返回default的值。
>>> import pandas as pd
>>> help(pd.Series.get)
get(self, key, default=None) unbound pandas.core.series.Series method Get item from object for given key (DataFrame column, Panel slice, etc.). Returns default value if not found
而get_value函数仅返回key所对应的value，如果key不存在则抛出异常。所以建议使用Series的get函数更为稳妥。
import pandas as pd
idx = "hello the cruel world".split()
val = [1, 21, 13, 104]
t = pd.Series(val, index = idx)
print t.get("the")
print t.get_value("the")
print t.get("The", "None")
#print t.get_value("The")
6.2 add、append函数
add和append函数都能改变series，只不过add类似于加法操作，而append则是连接。
- add函数可以将other另一个Series对象加到某Series对象里，两个Series具有相同的index或者label的对应值相加。
import pandas as pd
idx = "hello the cruel world".split()
val = [1, 21, 13, 104]
t = pd.Series(val, index = idx)
val = [4, 4, 4, 4]
s = pd.Series(val, index = idx)
print t.add(s)
print t + 4
add函数等价于算术运算符加号。
- append函数和列表的append函数类似，将另外一个series连接在某series后边。
import pandas as pd
idx = "hello the cruel world".split()
val = [1, 21, 13, 104]
t = pd.Series(val, index = idx)
val = [4, 4, 4, 4]
s = pd.Series(val, index = idx)
print t, "<- t"
print t.append(s), "<- append"
print t, "<- t"
6.3 count函数
count函数可以统计series里非NaN数据个数。
import pandas as pd
idx = "hello the cruel world".split()
val = [1, 21, None, 104]
t = pd.Series(val, index = idx)
print t, "<- t"
print t.count(), "<- t.count()"
6.4 sort_index、sort_values函数
sort_index函数会对series进行index的排序，默认inplace参数为假即返回新的series不影响原series。
import pandas as pd
idx = "hello the cruel world".split()
val = [1, 21, None, 104]
t = pd.Series(val, index = idx)
print t.sort_index(), "<- t.count()"
print t, "<- t"
执行结果：
cruel NaN
hello 1
the 21
world 104
dtype: float64 <- t.sort_index()
hello 1
the 21
cruel NaN
world 104
dtype: float64 <- t
而sort_values函数则是对values进行排序输出，默认inplace参数为假即返回排序后的series，不影响原series。
import pandas as pd
idx = "hello the cruel world".split()
val = [1000, 201, None, 104]
t = pd.Series(val, index = idx)
print t, "<- t"
print t.sort_values(), "<- t.sort_values()"
print t, "<- t"
如果想影响原series可以启用函数的inplace参数为True。
import pandas as pd
idx = "hello the cruel world".split()
val = [1000, 201, None, 104]
t = pd.Series(val, index = idx)
print t, "<- t"
t.sort_index(inplace = True)
print t, "<- after t.sort_index(inplace=True)"
t.sort_values(inplace = True)
print t, "<- after t.sort_values(inplace=True)"
程序的执行结果：
hello 1000
the 201
cruel NaN
world 104
dtype: float64 <- t
cruel NaN
hello 1000
the 201
world 104
dtype: float64 <- after t.sort_index(inplace=True)
world 104
the 201
hello 1000
cruel NaN
dtype: float64 <- after t.sort_values(inplace=True)
6.5 reset_index函数
很多的Series操作都依赖于index，所以有必要了解一下修改series的index的函数reset_index的用法。
import pandas as pd
idx = "hello the cruel world".split()
val = [1000, 201, None, 104]
t = pd.Series(val, index = idx)
print t, "<- t"
print t.reset_index(), "<- reset_index"
print t.reset_index(drop = True), "<- reset_index"
print t, "<- t"
可以启用reset_index函数的drop形参去掉之前的index，启用inplace直接影响原series对象。
6.6 reindex函数
reindex函数可以将series的index换成其他的index。新的series保留原series存在的index的values值，如果新的index没在原series的index里填充NaN值，或者使用fill_value参数指定填充值。
import pandas as pd
idx = "hello the cruel world".split()
val = [1000, 201, None, 104]
t = pd.Series(val, index = idx)
idn = "hello python nice world".split()
print t, "<- t"
print t.reindex(idn), "<- reindex"
print t.reindex(idn, fill_value = -1), "<- reindex"
print t, "<- t"
执行结果如下：
hello 1000
the 201
cruel NaN
world 104
dtype: float64 <- t
hello 1000
python NaN
nice NaN
world 104
dtype: float64 <- reindex
hello 1000
python -1
nice -1
world 104
dtype: float64 <- reindex
hello 1000
the 201
cruel NaN
world 104
dtype: float64 <- t