pandas.series.values 属性的作用是什么?
pandasserver side programmingprogramming更新于 2025/10/11 16:22:17
Pandas 系列对象用于存储一维带标签的数据，这些数据在 Pandas 中称为值，标签称为索引。
在 Pandas 数据结构中，我们可以存储任何类型的数据，例如文本数据、整数值、时间序列等等。我们可以使用相应的标签访问系列元素。我们不用通过标签访问元素，而是可以获取 ndarray 类型对象中的所有元素。
示例1
import pandas as pd
# 创建序列
s = pd.Series([10,10,20,30,40])
print(s)
# 获取值
values = s.values
print('Output: ')
# 显示输出
print(values)
解释
首先，我们创建了一个 pandas Series 对象，其中包含一个整数值列表。".values"属性应用于序列对象，然后会返回一个包含序列值的 ndarray。
输出
0 10 1 10 2 20 3 30 4 40 dtype: int64 输出: [10 10 20 30 40]
“.values” 属性访问序列对象中的值，并返回一个包含值的 ndarray 对象。这两个对象显示在上面的输出块中。
示例 2
import pandas as pd
s = pd.Series({97:'a', 98:'b', 99:'c', 100:'d', 101:'e', 102:'f'})
print(s)
# 获取值
values = s.values
print('Output: ')
# 显示输出
print(values)
解释
在下面的示例中，我们创建了另一个包含字符串数据的 pandas series 对象。为此，我们初始化了一个 Python 字典，然后将其应用于 pandas.Series 构造函数。
这里我们的目标是应用".values"属性来查看结果输出对象，从而查看给定 pandas 系列中的值。
输出
97 a 98 b 99 c 100 d 101 e 102 f dtype: object 输出: ['a' 'b' 'c' 'd' 'e' 'f']
s.values 属性将返回给定系列中所有值的 ndarray。以下示例中，给定的系列对象"s"仅包含字符串类型数据。
使用 type() 函数验证此 .values 属性返回的 Python 对象类型。
