Pandas2.2 Series
Computations descriptive stats
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| Series.align(other[, join, axis, level, …]) | 用于将两个 Series 对齐，使其具有相同的索引 |
| Series.case_when(caselist) | 用于根据条件列表对 Series 中的元素进行条件判断并返回相应的值 |
| Series.drop([labels, axis, index, columns, …]) | 用于从 Series 中删除指定的行或列（对于 Series 来说，通常是删除行） |
| Series.droplevel(level[, axis]) | 用于从多层索引（MultiIndex）的 Series 中删除指定的索引层级 |
| Series.drop_duplicates(*[, keep, inplace, …]) | 用于从 Series 中删除重复的值 |
Series.duplicated([keep]) | 用于检测 Series 中的重复值 |
| Series.equals(other) | 用于比较两个 Series 对象是否完全相等的方法 |
| Series.first(offset) | 用于根据日期偏移量（offset）选择 Series 中时间序列数据的初始部分 |
Series.head([n]) | 用于返回 Series 的前 n 个元素 |
| Series.idxmax([axis, skipna]) | 用于返回 Series 中最大值的索引 |
| Series.idxmin([axis, skipna]) | 用于返回 Series 中最小值的索引 |
| Series.isin(values) | 用于检查 Series 中的每个元素是否存在于给定的值集合 values 中 |
| Series.last(offset) | 用于根据日期偏移量（offset）选择 Series 中时间序列数据的末尾部分 |
| Series.reindex([index, axis, method, copy, …]) | 用于重新索引 Series 对象的方法 |
| Series.reindex_like(other[, method, copy, …]) | 用于将 Series 对象重新索引以匹配另一个 Series 或 DataFrame 的索引的方法 |
| Series.rename([index, axis, copy, inplace, …]) | 用于重命名 Series 对象的索引或轴标签的方法 |
| Series.rename_axis([mapper, index, axis, …]) | 用于为 Series 的索引轴（index）或列轴（columns，对于 Series 通常不适用）设置名称 |
| Series.reset_index([level, drop, name, …]) | 用于将 Series 的索引重置为默认整数索引的方法 |
| Series.sample([n, frac, replace, weights, …]) | 用于从 Series 中随机抽取样本的方法 |
| Series.set_axis(labels, *[, axis, copy]) | 用于设置 Series 对象的索引标签的方法。 |
| Series.take(indices[, axis]) | 用于根据指定的位置索引（indices）从 Series 中提取元素 |
Series.tail([n]) | 用于返回 Series 的最后 n 行数据 |
| Series.truncate([before, after, axis, copy]) | 用于截断 Series 或 DataFrame 的数据 |
| Series.where(cond[, other, inplace, axis, level]) | 用于条件过滤和替换的函数 |
| Series.mask(cond[, other, inplace, axis, level]) | 用于条件过滤和替换的函数 |
| Series.add_prefix(prefix[, axis]) | 用于为 Series 的索引或列（对于 DataFrame）添加前缀 |
| Series.add_suffix(suffix[, axis]) | 用于为 Series 的索引标签添加后缀 |
pandasSeriesadd_suffix_34">pandas.Series.add_suffix
pandas.Series.add_suffix(suffix, axis=0) 是 Pandas 库中的一个方法，用于为 Series 的索引标签添加后缀。它通常用于在数据处理中为索引标签添加统一的标识符，以便更好地区分或描述数据。
方法签名
python">Series.add_suffix(suffix, axis=0)
参数详解
-
suffix:- 要添加到索引标签末尾的字符串。
- 例如：
'_suffix'会将'a'修改为'a_suffix'。
-
axis:- 指定操作的轴。
- 对于 Series，
axis只能是0（默认值），表示操作索引。 - 默认值：
0。
返回值
- 返回一个新的 Series，其中索引标签添加了指定的后缀。
示例及结果
示例 1：为索引标签添加后缀
python">import pandas as pd
# 创建一个 Series
s = pd.Series([10, 20, 30], index=['a', 'b', 'c'])
print("原 Series:")
print(s)
# 为索引标签添加后缀 '_value'
result = s.add_suffix('_value')
print("\n添加后缀后的 Series:")
print(result)
结果：
原 Series:
a 10
b 20
c 30
dtype: int64
添加后缀后的 Series:
a_value 10
b_value 20
c_value 30
dtype: int64
解释：
- 索引标签
'a'、'b'、'c'分别被修改为'a_value'、'b_value'、'c_value'。
示例 2：为多层索引标签添加后缀
python">import pandas as pd
# 创建一个多层索引的 Series
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 'x'), ('A', 'y'), ('B', 'x')], names=['group', 'subgroup'])
s = pd.Series([10, 20, 30], index=index)
print("原 Series:")
print(s)
# 为索引标签添加后缀 '_data'
result = s.add_suffix('_data')
print("\n添加后缀后的 Series:")
print(result)
结果：
原 Series:
group subgroup
A x 10
y 20
B x 30
dtype: int64
添加后缀后的 Series:
group subgroup
A_data x_data 10
y_data 20
B_data x_data 30
dtype: int64
解释：
- 多层索引的最内层标签
'x'、'y'分别被修改为'x_data'、'y_data'。
示例 3：为数字索引标签添加后缀
python">import pandas as pd
# 创建一个数字索引的 Series
s = pd.Series([10, 20, 30], index=[1, 2, 3])
print("原 Series:")
print(s)
# 为索引标签添加后缀 '_item'
result = s.add_suffix('_item')
print("\n添加后缀后的 Series:")
print(result)
结果：
原 Series:
1 10
2 20
3 30
dtype: int64
添加后缀后的 Series:
1_item 10
2_item 20
3_item 30
dtype: int64
解释：
- 数字索引标签
1、2、3分别被修改为'1_item'、'2_item'、'3_item'。
示例 4：结合 add_prefix() 和 add_suffix()
python">import pandas as pd
# 创建一个 Series
s = pd.Series([10, 20, 30], index=['a', 'b', 'c'])
print("原 Series:")
print(s)
# 先添加前缀，再添加后缀
result = s.add_prefix('prefix_').add_suffix('_suffix')
print("\n添加前缀和后缀后的 Series:")
print(result)
结果：
原 Series:
a 10
b 20
c 30
dtype: int64
添加前缀和后缀后的 Series:
prefix_a_suffix 10
prefix_b_suffix 20
prefix_c_suffix 30
dtype: int64
解释：
- 索引标签
'a'、'b'、'c'分别被修改为'prefix_a_suffix'、'prefix_b_suffix'、'prefix_c_suffix'。
注意事项
add_suffix()仅修改索引标签，不会修改 Series 的值。- 如果索引是数字类型，添加的后缀会将索引转换为字符串类型。
add_suffix()返回一个新的 Series，不会修改原 Series。
