Python酷库之旅-第三方库Pandas(056)

见贤思齐

目录一、用法精讲211、pandas.Series.truncate方法211-1、语法211-2、参数211-3、功能211-4、返回值211-5、说明211-6、用法211-6-1、数据准备211-6-2、代码示例211-6-3、结果输出212、pandas.Series.where方法212-1、语法212-2、参数212-3、功能212-4、返回值212-5、说明212-6、用法212-6-1、数据准备212-6-2、代码示例212-6-3、结果输出213、pandas.Series.mask方法213-1、语法213-2、参数213-3、功能213-4、返回值213-5、说明213-6、用法213-6-1、数据准备213-6-2、代码示例213-6-3、结果输出214、pandas.Series.add_prefix方法214-1、语法214-2、参数214-3、功能214-4、返回值214-5、说明214-6、用法214-6-1、数据准备214-6-2、代码示例214-6-3、结果输出215、pandas.Series.add_suffix方法215-1、语法215-2、参数215-3、功能215-4、返回值215-5、说明215-6、用法215-6-1、数据准备215-6-2、代码示例215-6-3、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211、pandas.Series.truncate方法211-1、语法#211、pandas.Series.truncate方法pandas.Series.truncate(before=None,after=None,axis=None,copy=None)TruncateaSeriesorDataFramebeforeandaftersomeindexvalue.Thisisausefulshorthandforbooleanindexingbasedonindexvaluesaboveorbelowcertainthresholds.Parameters:beforedate,str,intTruncateallrowsbeforethisindexvalue.afterdate,str,intTruncateallrowsafterthisindexvalue.axis{0or‘index’,1or‘columns’},optionalAxistotruncate.Truncatestheindex(rows)bydefault.ForSeriesthisparameterisunusedanddefaultsto0.copybool,defaultisTrue,Returnacopyofthetruncatedsection.NoteThecopykeywordwillchangebehaviorinpandas3.0.Copy-on-Writewillbeenabledbydefault,whichmeansthatallmethodswithacopykeywordwillusealazycopymechanismtodeferthecopyandignorethecopykeyword.Thecopykeywordwillberemovedinafutureversionofpandas.Youcanalreadygetthefuturebehaviorandimprovementsthroughenablingcopyonwritepd.options.mode.copy_on_write=TrueReturns:typeofcallerThetruncatedSeriesorDataFrame.211-2、参数211-2-1、before(可选，默认值为None)：截取的起始位置，包含此索引值。如果未指定，则从Series的第一个索引开始。211-2-2、after(可选，默认值为None)：截取的结束位置，包含此索引值。如果未指定，则截取到Series的最后一个索引。211-2-3、axis(可选，默认值为None)：未使用，保留参数。211-2-4、copy(可选，默认值为None)：是否复制返回的数据。如果为False，则返回的Series是原始数据的视图，而不是副本。211-3、功能        用于截取Series对象的一部分数据，通常用于在时间序列数据或带有特定索引的数据集中选取特定范围的数据。211-4、返回值        返回一个pandas.Series对象，包含在before和after参数指定的范围内的元素。211-5、说明    无211-6、用法211-6-1、数据准备无211-6-2、代码示例#211、pandas.Series.truncate方法#211-1、截取指定范围的数据importpandasaspds=pd.Series([10,20,30,40,50,60,70,80],index=[1,2,3,4,5,6,7,8])result=s.truncate(before=3,after=6)print(result,end='\n\n')#211-2、截取从索引4到最后的数据importpandasaspds=pd.Series([10,20,30,40,50,60,70,80],index=[1,2,3,4,5,6,7,8])result=s.truncate(before=4)print(result,end='\n\n')#211-3、截取从开头到索引5的数据importpandasaspds=pd.Series([10,20,30,40,50,60,70,80],index=[1,2,3,4,5,6,7,8])result=s.truncate(after=5)print(result)211-6-3、结果输出#211、pandas.Series.truncate方法#211-1、截取指定范围的数据#330#440#550#660#dtype:int64#211-2、截取从索引4到最后的数据#440#550#660#770#880#dtype:int64#211-3、截取从开头到索引5的数据#110#220#330#440#550#dtype:int64212、pandas.Series.where方法212-1、语法#212、pandas.Series.where方法pandas.Series.where(cond,other=nan,*,inplace=False,axis=None,level=None)ReplacevalueswheretheconditionisFalse.Parameters:condboolSeries/DataFrame,array-like,orcallableWherecondisTrue,keeptheoriginalvalue.WhereFalse,replacewithcorrespondingvaluefromother.Ifcondiscallable,itiscomputedontheSeries/DataFrameandshouldreturnbooleanSeries/DataFrameorarray.ThecallablemustnotchangeinputSeries/DataFrame(thoughpandasdoesn’tcheckit).otherscalar,Series/DataFrame,orcallableEntrieswherecondisFalsearereplacedwithcorrespondingvaluefromother.Ifotheriscallable,itiscomputedontheSeries/DataFrameandshouldreturnscalarorSeries/DataFrame.ThecallablemustnotchangeinputSeries/DataFrame(thoughpandasdoesn’tcheckit).Ifnotspecified,entrieswillbefilledwiththecorrespondingNULLvalue(np.nanfornumpydtypes,pd.NAforextensiondtypes).inplacebool,defaultFalseWhethertoperformtheoperationinplaceonthedata.axisint,defaultNoneAlignmentaxisifneeded.ForSeriesthisparameterisunusedanddefaultsto0.levelint,defaultNoneAlignmentlevelifneeded.Returns:SametypeascallerorNoneifinplace=True.212-2、参数212-2-1、cond(必须)：布尔型数组，条件表达式或Series，它用于指定要保留的元素。当条件为True时保留原值，为False时替换为other的值。212-2-2、other(可选，默认值为nan)：用来替换不满足条件的元素的值，默认情况下，这些元素会被替换为NaN。212-2-3、inplace(可选，默认值为False)：如果为True，则在原地修改Series对象，而不是返回修改后的副本。212-2-4、axis(可选，默认值为None)：未使用，保留参数。212-2-5、level(可选，默认值为None)：如果Series是多层索引的，可以指定操作的索引层次。212-3、功能        用于基于条件对Series数据进行筛选和替换，它根据给定的布尔条件保留或替换Series中的值。212-4、返回值        返回一个pandas.Series对象，其中原来的数据根据cond条件被筛选和替换。212-5、说明        无212-6、用法212-6-1、数据准备无212-6-2、代码示例#212、pandas.Series.where方法#212-1、基本用法importpandasaspds=pd.Series([1,2,3,4,5])result=s.where(s>2)print(result,end='\n\n')#212-2、指定替换值importpandasaspds=pd.Series([1,2,3,4,5])result=s.where(s>2,other=-1)print(result,end='\n\n')#212-3、使用布尔条件importpandasaspds=pd.Series([1,2,3,4,5])result=s.where(s%2==0,other='odd')print(result,end='\n\n')#212-4、原地修改importpandasaspds=pd.Series([1,2,3,4,5])s.where(s>2,other=-1,inplace=True)print(s)212-6-3、结果输出#212、pandas.Series.where方法#212-1、基本用法#0NaN#1NaN#23.0#34.0#45.0#dtype:float64#212-2、指定替换值#0-1#1-1#23#34#45#dtype:int64#212-3、使用布尔条件#0odd#12#2odd#34#4odd#dtypebject#212-4、原地修改#0-1#1-1#23#34#45#dtype:int64213、pandas.Series.mask方法213-1、语法#213、pandas.Series.mask方法pandas.Series.mask(cond,other=_NoDefault.no_default,*,inplace=False,axis=None,level=None)ReplacevalueswheretheconditionisTrue.Parameters:condboolSeries/DataFrame,array-like,orcallableWherecondisFalse,keeptheoriginalvalue.WhereTrue,replacewithcorrespondingvaluefromother.Ifcondiscallable,itiscomputedontheSeries/DataFrameandshouldreturnbooleanSeries/DataFrameorarray.ThecallablemustnotchangeinputSeries/DataFrame(thoughpandasdoesn’tcheckit).otherscalar,Series/DataFrame,orcallableEntrieswherecondisTruearereplacedwithcorrespondingvaluefromother.Ifotheriscallable,itiscomputedontheSeries/DataFrameandshouldreturnscalarorSeries/DataFrame.ThecallablemustnotchangeinputSeries/DataFrame(thoughpandasdoesn’tcheckit).Ifnotspecified,entrieswillbefilledwiththecorrespondingNULLvalue(np.nanfornumpydtypes,pd.NAforextensiondtypes).inplacebool,defaultFalseWhethertoperformtheoperationinplaceonthedata.axisint,defaultNoneAlignmentaxisifneeded.ForSeriesthisparameterisunusedanddefaultsto0.levelint,defaultNoneAlignmentlevelifneeded.Returns:SametypeascallerorNoneifinplace=True.213-2、参数213-2-1、cond(必须)：布尔型数组，条件表达式或Series，它用于指定要替换的元素。当条件为True时替换为other的值，为False时保留原值。213-2-2、other(可选)：用来替换满足条件的元素的值，默认情况下，这些元素会被替换为NaN。213-2-3、inplace(可选，默认值为False)：如果为True，则在原地修改Series对象，而不是返回修改后的副本。213-2-4、axis(可选，默认值为None)：未使用，保留参数。213-2-5、level(可选，默认值为None)：如果Series是多层索引的，可以指定操作的索引层次。213-3、功能        用于替换Series数据中的元素。如果满足指定的条件(cond)，则将这些元素替换为other的值；否则，保留原值。213-4、返回值        返回一个pandas.Series对象，其中原来的数据根据cond条件被筛选和替换。213-5、说明    无213-6、用法213-6-1、数据准备无213-6-2、代码示例#213、pandas.Series.mask方法#213-1、基本用法importpandasaspds=pd.Series([1,2,3,4,5])result=s.mask(s>2)print(result,end='\n\n')#213-2、指定替换值importpandasaspds=pd.Series([1,2,3,4,5])result=s.mask(s>2,other=-1)print(result,end='\n\n')#213-3、使用布尔条件importpandasaspds=pd.Series([1,2,3,4,5])result=s.mask(s%2==0,other='even')print(result,end='\n\n')#213-4、原地修改importpandasaspds=pd.Series([1,2,3,4,5])s.mask(s>2,other=-1,inplace=True)print(s)213-6-3、结果输出#213、pandas.Series.mask方法#213-1、基本用法#01.0#12.0#2NaN#3NaN#4NaN#dtype:float64#213-2、指定替换值#01#12#2-1#3-1#4-1#dtype:int64#213-3、使用布尔条件#01#1even#23#3even#45#dtypebject#213-4、原地修改#01#12#2-1#3-1#4-1#dtype:int64214、pandas.Series.add_prefix方法214-1、语法#214、pandas.Series.add_prefix方法pandas.Series.add_prefix(prefix,axis=None)Prefixlabelswithstringprefix.ForSeries,therowlabelsareprefixed.ForDataFrame,thecolumnlabelsareprefixed.Parameters:prefixstrThestringtoaddbeforeeachlabel.axis{0or‘index’,1or‘columns’,None},defaultNoneAxistoaddprefixonNewinversion2.0.0.Returns:SeriesorDataFrameNewSeriesorDataFramewithupdatedlabels.214-2、参数214-2-1、prefix(必须)：字符串类型，表示要添加到索引标签前的前缀。214-2-2、axis(可选，默认值为None)：虽然存在这个参数，但在Series中没有实际意义，因为Series没有轴的概念。214-3、功能        通过为Series的索引标签添加一个指定的前缀，返回一个新的Series对象。214-4、返回值        返回一个pandas.Series对象，其索引标签被添加了指定的前缀。214-5、说明    无214-6、用法214-6-1、数据准备无214-6-2、代码示例#214、pandas.Series.add_prefix方法importpandasaspds=pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c'])result=s.add_prefix('item_')print(result)214-6-3、结果输出#214、pandas.Series.add_prefix方法#item_a1#item_b2#item_c3#dtype:int64215、pandas.Series.add_suffix方法215-1、语法#215、pandas.Series.add_suffix方法pandas.Series.add_suffix(suffix,axis=None)Suffixlabelswithstringsuffix.ForSeries,therowlabelsaresuffixed.ForDataFrame,thecolumnlabelsaresuffixed.Parameters:suffixstrThestringtoaddaftereachlabel.axis{0or‘index’,1or‘columns’,None},defaultNoneAxistoaddsuffixonNewinversion2.0.0.Returns:SeriesorDataFrameNewSeriesorDataFramewithupdatedlabels.215-2、参数215-2-1、suffix(必须)：字符串类型，表示要添加到索引标签后的后缀。215-2-2、axis(可选，默认值为None)：虽然存在这个参数，但在Series中没有实际意义，因为Series没有轴的概念。215-3、功能        用于为Series的索引标签添加一个后缀，和add_prefix类似，axis参数在Series中没有实际意义，因为Series是一维的。215-4、返回值        返回一个pandas.Series对象，其索引标签被添加了指定的后缀。215-5、说明    无215-6、用法215-6-1、数据准备无215-6-2、代码示例#215、pandas.Series.add_suffix方法importpandasaspds=pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c'])result=s.add_suffix('_item')print(result)215-6-3、结果输出#215、pandas.Series.add_suffix方法#a_item1#b_item2#c_item3#dtype:int64二、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