Python-Pandas模块Series( 二 )
3. Series的属性此处介绍Series属性包括两个方面（因为此处介绍的是Series的属性不是Series的方法，所以不要在后面加小括号）：
- 获取Series的index索引和value值，顺便介绍统计index和value相同类别的个数的方法；
- 获取Series的名称以及index的名称；
#实验所用到的Series对象import pandas as pds = pd.Series([1,2,3],index = ["a","b","a"])print(s)3.1 获取index索引和value值，并统计index和value相同类别的个数下面将index和value分开来介绍：
#获取Series的索引print(s.index)result:Index(['a', 'b', 'a'], dtype='object')此时返回的索引是一个迭代器对象，这个对象还可能会有其他的属性 。如果我们想要获取其中的具体值的话，可以使用for循环进行遍历，还可以使用下面这些简单的属性将迭代转换为ndarray数组或者是list列表：print(s.index.values)print(type(s.index.values))print("-"*6)print(list(s.index.values))print(type(list(s.index.values)))result:['a' 'b' 'a']<class 'numpy.ndarray'>------['a', 'b', 'a']<class 'list'>如果我们想要统计Series中索引相同索引的个数，可以使用下面的方法（注意此时是方法不在是属性了）：print(s.index.value_counts())result:a2b1dtype: int64values其实和index类似，下面简单的介绍一下：print(s.values)print(type(s.values))result:[1 2 3]<class 'numpy.ndarray'>与获取index不同的是，使用s.values返回的就是包含值的ndarray数组类型 。下面统计相同value值的个数，同样这个也是一个方法，这个方法还是很常用的：print(s.value_counts())result:312111dtype: int643.2 获取Series的名称以及index的名称Series有本身以及index和value，除了value没有名称外，Series本身和index都可以指定名称，如果不指定的话默认为None 。
s.name = "my Series"s.index.name = "my index"print(s)result:my indexa1b2a3Name: my Series, dtype: int644. Series的索引获取指定值Series简单来说就是带有索引的一维数组，我们很自然的可以通过索引来获取对应的value值，我们有三种方式进行索引：- 位置索引 。通过0 ~ n-1[n为Series中索引个数]进行索引；
- 名称索引 。通过传入指定的index名称来进行索引；
- 获取单个索引值；
- 获取多个索引值；
- 点索引 。通过".index名称"的形式进行索引；
import pandas as pds = pd.Series([1,2,3,4],index = ["a","b","c","d"])print(s)4.1 位置索引
# 位置索引print(s[0])print(s[-1])print(s[2])result:143此处的位置索引类似python中的list列表，不仅能够正向索引[从0开始]而且还能够反向索引[从-1开始反向索引] 。4.2 名称索引
# index名称索引#获取单个索引值print(s["a"])print("*"*6)#获取多个索引值print(s[["a","b","c"]])result:1******a1b2c3dtype: int64使用名称索引不仅可以索引单个value值，也可以索引多个value值 。平时用的最多的就是位置索引和名称索引，说一说使用他们的时候需要注意的地方：- 我们知道Series的index索引可以是任意类型，如果index为整数类型，那么位置索引就会失效 。
import pandas as pds = pd.Series(["a","b","c","d"],index = [1,3,4,5])# 此处使用位置索引会抛出异常KeyError# print(s[-1])# print(s[2])#此处得到的结果是名称索引print(s[3])result:b- 由于Series的index是可以重复的，对于位置索引来说无论index是否重复都与索引没有关系，但是如果使用名称索引的话，索引出来的是结果是一个具有相同index的Series对象 。
import pandas as pds = pd.Series(["a","b","c","d"],index = [1,1,4,5])# 此处使用的是名称索引print(s[1])result:1a1bdtype: object4.3 点索引平时使用名称索引以及位置索引足够使用 。点索引使用有很多局限性：
- 点索引只使用于Series的index类型为非数值类型才可以使用；
- 如果Series中的index中有一些索引名称与Python的一些关键字或者一些函数名重名的话，会导致无法获取Series的值；
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