| 属性 | 说明 |
|---|---|
| Series.index | 系列的索引（轴标签） |
| Series.array | 系列或索引的数据 |
| Series.values | 系列的数据，返回ndarray |
| Series.dtype | 返回基础数据的数据类型 |
| Series.shape | 返回基础数据形状的元组 |
| Series.nbytes | 返回基础数据占的字节数 |
| Series.ndim | 基础数据的维数，永远是1 |
| Series.size | 返回基础数据中元素的个数 |
| Series.T | 返回转置，永远为Series自己 |
| Series.memory_usage([index, deep]) | 返回系列的内存使用情况 |
| Series.hasnans | 如果有任何 NaN，则返回 True |
| Series.empty | 指示 Series是否为空 |
| Series.dtypes | 返回基础数据的数据类型 |
| Series.name | 返回系列的名称 |
| Series.flags | 获取与此 pandas 对象关联的属性 |
| Series.set_flags(*[,copy,…]) | 返回带有更新标志的新对象 |
由于Series是一个可以自定义行索引的一维数据，所以Series的属性大部分都是ndarray的属性，在ndarray属性的基础上有了新的扩展，其中比较重要的是index，values等。详细介绍示例如下：（建议看不懂说明的可以直接看示例，示例更容易懂）
>>> import numpy as np >>> import pandas as pd # 创建ser01 >>> arr01 = np.arange(10, 16) >>> ser01 = pd.Series(data=arr01, index=['a','b','c','d','e','f'], dtype='int16', name='class02') >>> ser01 a 10 b 11 c 12 d 13 e 14 f 15 Name: class02, dtype: int16
属性:
Series.index
>>> ser01.index # 索引 Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'], dtype='object')
Series.array
>>> ser01.array # 数组 <PandasArray> # 返回的数据类型为PandasArray [10, 11, 12, 13, 14, 15] Length: 6, dtype: int16
Series.values
>>> ser01.values # 数据 array([10, 11, 12, 13, 14, 15], dtype=int16) # 返回值为ndarray
Series.dtype
>>> ser01.dtype # 元素的数据类型
dtype('int16')Series.shape
>>> ser01.shape # 形状 (6,)
Series.nbytes
>>> ser01.nbytes # 占用多少字节 12
Series.ndim
>>> ser01.ndim # 维度，维数，轴数，秩 1 # 永远是1，Series是一维数组
Series.T
>>> ser01.T # 转置，是它本身 a 10 b 11 c 12 d 13 e 14 f 15 Name: class02, dtype: int16
Series.memory_usage([index, deep])
>>> ser01.memory_usage() # 内存使用量 232
Series.hasnans
>>> ser01.hasnans # 是否有空值 False
Series.empty
>>> ser01.empty # 是否为空 False
Series.dtypes
>>> ser01.dtypes # 元素数据类型，同dtype
dtype('int16')Series.name
>>> ser01.name # ser01的名字 'class02'
Series.flags
>>> ser01.flags # 此 pandas 对象关联的属性 <Flags(allows_duplicate_labels=True)>
Series.set_flags(*[,copy,…])
>>> ser01.set_flags() # 返回带有更新标志的新对象 a 10 b 11 c 12 d 13 e 14 f 15 Name: class02, dtype: int32
需要掌握属性的名称和意义，还有属性的返回值属于哪种数据类型，是一个什么值。在数据分析或者可视化中会使用Series属性的返回值作为其他函数的参数使用，因此必须熟练掌握。
