Pandas 序列中的 head() 方法有什么用?
pandasserver side programmingprogramming更新于 2025/9/28 12:22:17
Pandas 序列中的 head() 方法用于检索序列对象中最上面的行。默认情况下，它会显示 5 行序列数据，我们可以自定义 5 行以外的行数。
此方法接受一个整数值作为参数，以返回包含该行数的序列。假设你向 head 方法传入一个整数 n 作为参数，例如 head(n)，那么它将返回一个包含 n 个元素的 Pandas 序列。这些元素就是我们 Pandas 系列对象的前 n 个元素。
示例
# 导入所需包
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建 Pandas 系列对象
series = pd.Series(np.random.rand(20))
print(series)
print('
head() 方法生成的系列结果:')
# 显示系列数据的首行
print(series.head())
解释
在本例中，我们创建了一个 Pandas 系列对象"series"使用 NumPy 包随机生成所有值。
这里我们为 “np.random.rand” 方法定义了一个整数值 20，以获取 20 个随机值作为 pandas.series 函数的参数。因此，此 series 对象中的元素总数为 20，索引标签是 pandas series 函数自动生成的位置索引值。
输出
0 0.109458 1 0.199291 2 0.007854 3 0.205035 4 0.546315 5 0.442926 6 0.897214 7 0.950229 8 0.494563 9 0.843451 10 0.582327 11 0.257302 12 0.915850 13 0.364164 14 0.388809 15 0.918468 16 0.598981 17 0.631225 18 0.555009 19 0.684256 dtype: float64 The Resultant series from head() method: 0 0.109458 1 0.199291 2 0.007854 3 0.205035 4 0.546315 dtype: float64
上面的输出块有两个输出，一个是实际的 pandas 系列对象"series";第二个示例是使用 head() 方法显示的系列对象 (series) 顶部元素的输出。
示例
import pandas as pd
# 创建日期
date = pd.date_range("2021-01-01", periods=15, freq="M")
# 创建带有日期索引的 pandas 系列
S_obj = pd.Series(date, index=date.month_name())
print(S_obj)
print('
head() 方法的结果系列:')
# 显示系列数据的顶部行
print(S_obj.head(1))
解释
在第一个示例中，我们已经看到了 head 方法的默认输出，它默认从系列对象中检索 5 个元素。我们可以通过将一个整数参数传递给 head 函数，从 head 方法中获取所需的输出元素数量。
输出
January 2021-01-31 February 2021-02-28 March 2021-03-31 April 2021-04-30 May 2021-05-31 June 2021-06-30 July 2021-07-31 August 2021-08-31 September 2021-09-30 October 2021-10-31 November 2021-11-30 December 2021-12-31 January 2022-01-31 February 2022-02-28 March 2022-03-31 dtype: datetime64[ns] The Resultant series from head() method: January 2021-01-31 dtype: datetime64[ns]
在此示例中，我们将整数值 1 作为参数传递给 head 方法。我们可以在上面的输出块中看到结果，它返回的元素是我们系列对象中最顶层的元素。
