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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

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。

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方法签名

Series.add_suffix(suffix, axis=0)

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参数详解

1. 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'。

2. 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。

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返回值

• 返回一个新的 Series，其中索引标签添加了指定的后缀。

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示例及结果

示例 1：为索引标签添加后缀

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'。

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示例 2：为多层索引标签添加后缀

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           10y           20
B      x           30
dtype: int64添加后缀后的 Series:
group   subgroup
A_data  x_data      10y_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'。

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示例 3：为数字索引标签添加后缀

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'。

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示例 4：结合 add_prefix() 和 add_suffix()

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'。

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注意事项

1. add_suffix() 仅修改索引标签，不会修改 Series 的值。
2. 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。
3. add_suffix() 返回一个新的 Series，不会修改原 Series。