Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.
La serie Pandas es un ndarray unidimensional con etiquetas de eje. No es necesario que las etiquetas sean únicas, pero deben ser de tipo hashable. El objeto admite la indexación basada en enteros y etiquetas y proporciona una gran cantidad de métodos para realizar operaciones relacionadas con el índice.
El atributo Pandas Series.ndimdevuelve el número de dimensiones de los datos subyacentes, por definición es 1 para objetos de serie.
Sintaxis: Series.ndim
Parámetro: Ninguno
Devoluciones: dimensión
Ejemplo #1: Usa Series.ndimel atributo para encontrar la dimensión del objeto de la serie dada.
# 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)
Producción :
Ahora usaremos Series.ndimel atributo para encontrar la dimensión del objeto Serie dado.
# return the dimension sr.ndim
Producción :
Como podemos ver en la salida, el Series.ndimatributo ha devuelto 1, lo que indica que la dimensión del objeto de la serie dada es 1.
Ejemplo n.º 2: use Series.ndimel atributo para encontrar la dimensión del objeto de la serie dada.
# 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)
Producción :
Ahora usaremos Series.ndimel atributo para encontrar la dimensión del objeto Serie dado.
# return the dimension sr.ndim
Producción :
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Artículo escrito por Shubham__Ranjan y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA