PandasSeries對象的常見屬性有哪些？
Series對象的屬性有：1、index屬性，查看Series對象的索引；2、size屬性，查看Series的元素個數(shù)；3、values屬性，將Pandas中的數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換為Numpy中數(shù)組的形式；4、dtype屬性；5、name屬性。
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該方法適用于所有品牌的電腦。
Pandas Series對象常見屬性
查看 Series 的相關(guān)屬性，可以查看或更改該序列元素的類型以及索引。
In [1]: import pandas as pd In [2]: a=pd.Series([0,1,2,3,4,5])
1）index屬性
index 屬性可以查看 Series 對象的索引，同樣也可以直接賦值更改。我們使用 .loc 和 .iloc 對索引修改，前后做同樣的處理，請體會 loc 和i loc 的區(qū)別，代碼如下。
In [3]: a.index Out[3]: RangeIndex(start=0, stop=6, step=1) In [4]: a.loc[1] Out[4]: 1 In [5]: a.iloc[1] Out[5]: 1
改變了a的索引，這時 loc[1] 取倒數(shù)第2個位置的值，而 iloc[1] 仍然是取絕對位置為 1 的值。
In [6]: a.index = [5,4,3,2,1,0] In [7]: a.index Out[7]: Int64Index([5, 4, 3, 2, 1, 0], dtype='int64') In [8]: a.loc[1] Out[8]: 4 In [9]: a.iloc[1] Out[9]: 1
2) size屬性
size 屬性可以用來查看 Series 的元素個數(shù)。
In [10]: a.size # 查看數(shù)據(jù)的個數(shù) Out[10]: 6
3) values屬性
values 屬性可以作為 Pandas 和 Numpy 中間轉(zhuǎn)換的橋梁，通過 values 屬性可以將 Pandas 中的數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換為 Numpy 中數(shù)組的形式。
In [11]: a.values # 查看返回值，返回的是一個Numpy中的array類型 Out[11]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5], dtype=int64)
4) dtype屬性
dtype 屬性用來查看數(shù)據(jù)的類型，然后可以通過 astype 方法對數(shù)據(jù)類型進行更改。Pandas 支持很多數(shù)據(jù)類型，我們需要根據(jù)不同的使用場景選擇不同的數(shù)據(jù)類型。
In [12]: a.dtype # 查看數(shù)據(jù)類型
Out[12]: dtype('int64')
In [13]: a=a.astype('float64')
In [14]: a.dtype # 查看數(shù)據(jù)類型5) name屬性
獲取values的name
6) index.name屬性
獲取索引的name
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本文題目：PandasSeries對象的常見屬性有哪些？
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