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.
Los pandas Series.values
atribuyen la serie de retorno como ndarray o similar a ndarray según el tipo de d.
Sintaxis: Serie.valores
Parámetro: Ninguno
Devoluciones: ndarray
Ejemplo n.º 1: use Series.values
el atributo para devolver los valores en el objeto de serie dado como un 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)
Producción :
Ahora usaremos Series.values
el atributo para devolver los valores del objeto Serie dado como un ndarray.
# return an ndarray sr.values
Producción :
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)
Producción :
Ahora usaremos Series.values
el atributo para devolver los valores del objeto Serie dado como un ndarray.
# return an ndarray sr.values
Salida:
como podemos ver en la salida, el Series.values
atributo ha devuelto un objeto ndarray que contiene los valores del objeto Serie dado.
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por Shubham__Ranjan y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA