Python中Series有哪些使用方法

本篇文章为大家展示了Python中Series有哪些使用方法，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

1、方法说明

（1）排序

sort_values（）

通过ascending参数来确定升序还是降序，True表示升序

（2）空判断

isnull（） - 判空

notnull（） - 判非空

（3）缺失值处理

dropna（）

删除

（4）统计基本信息

describe（）

2、实例

>>> dataa    10b    11c    12d    13e    14dtype: int64>>> data.sort_values(ascending = False) #降序排序e    14d    13c    12b    11a    10dtype: int64>>> data = pd.Series([100,200,np.nan,200,np.nan,400],list('abcdef')) #创建含有缺失值的对象>>> dataa    100.0b    200.0c      NaNd    200.0e      NaNf    400.0dtype: float64>>> data.isnull() #判空a    Falseb    Falsec     Trued    Falsee     Truef    Falsedtype: bool>>> data.notnull() #判非空a     Trueb     Truec    Falsed     Truee    Falsef     Truedtype: bool>>> data.dropna() #删除缺失值a    100.0b    200.0d    200.0f    400.0dtype: float64>>> data.fillna(data.mean()) #设置默认值为均值a    100.0b    200.0c    225.0d    200.0e    225.0f    400.0dtype: float64>>> data.drop_duplicates() #去重a    100.0b    200.0c      NaNf    400.0dtype: float64>>> data.value_counts() #统计频率200.0    2100.0    1400.0    1dtype: int64>>> data.describe() #对数据进行基本统计，统计时自动去掉了缺失值count      4.000000mean     225.000000std      125.830574min      100.00000025%      175.00000050%      200.00000075%      250.000000max      400.000000dtype: float64

python主要应用领域有哪些

1、云计算，典型应用OpenStack。2、WEB前端开发，众多大型网站均为Python开发。3.人工智能应用，基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python。4、系统运维工程项目，自动化运维的标配就是python+Django/flask。5、金融理财分析，量化交易，金融分析。6、大数据分析。

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