Python | Pandas Series.values
Python - отличный язык для анализа данных, в первую очередь из-за фантастической экосистемы пакетов Python, ориентированных на данные. Pandas - один из таких пакетов, который значительно упрощает импорт и анализ данных.
Серия Pandas - это одномерный массив ndarray с метками осей. Этикетки не обязательно должны быть уникальными, но должны быть хешируемого типа. Объект поддерживает индексирование как на основе целых чисел, так и на основе меток и предоставляет множество методов для выполнения операций, связанных с индексом.
Pandas Series.values
attribute return Series as ndarray or ndarray-like depending on the dtype.
Syntax:Series.values
Parameter : None
Returns : ndarray
Example #1: Use Series.values
attribute to return the values in the given series object as an ndarray.
# importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the Series sr = pd.Series([ "New York" , "Chicago" , "Toronto" , "Lisbon" , "Rio" ]) # Creating the row axis labels sr.index = [ "City 1" , "City 2" , "City 3" , "City 4" , "City 5" ] # Print the series print (sr) |
Выход :
Now we will use Series.values
attribute to return the values of the given Series object as an ndarray.
# return an ndarray sr.values |
Выход :
As we can see in the output, the Series.values
attribute has returned an ndarray object containing the values of the given Series object.
Example #2 : Use Series.values
attribute to return the values in the given series object as an ndarray.
# importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the Series sr = pd.Series([ "1/1/2018" , "2/1/2018" , "3/1/2018" , "4/1/2018" ]) # Creating the row axis labels sr.index = [ "Day 1" , "Day 2" , "Day 3" , "Day 4" ] # Print the series print (sr) |
Выход :
Now we will use Series.values
attribute to return the values of the given Series object as an ndarray.
# return an ndarray sr.values |
Output :
As we can see in the output, the Series.values
attribute has returned an ndarray object containing the values of the given Series object.
Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.