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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

pandas.Series.rename_axis

pandas.Series.rename_axis() 是 Pandas 库中的一个方法，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。它可以修改索引轴或列轴的名称，而不是修改索引或列本身的值。

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方法签名

Series.rename_axis(mapper=<no_default>, *, index=<no_default>, axis=0, copy=True, inplace=False)

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参数详解

1. mapper:

   • 用于设置轴名称的值。
   • 可以是标量（如字符串）或字典、函数等。
   • 如果未指定 index 参数，则 mapper 用于设置索引轴的名称。
   • 默认值：<no_default>。

2. index:

   • 用于设置索引轴名称的值。
   • 可以是标量（如字符串）或字典、函数等。
   • 如果同时指定了 mapper 和 index，则 index 优先。
   • 默认值：<no_default>。

3. axis:

   • 指定要操作的轴。
   • 对于 Series，axis 只能是 0（默认值），表示操作索引轴。
   • 默认值：0。

4. copy:

   • 是否返回一个新的 Series。
   • 如果 True（默认值），则返回一个新的 Series。
   • 如果 False，则尝试直接修改原 Series（可能不会总是生效）。
   • 默认值：True。

5. inplace:

   • 是否直接修改原 Series。
   • 如果 True，则直接修改原 Series，并返回 None。
   • 如果 False（默认值），则返回一个新的 Series。
   • 默认值：False。

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返回值

• 如果 inplace=False（默认），则返回一个新的 Series，其中索引轴或列轴的名称被修改。
• 如果 inplace=True，则直接修改原 Series，并返回 None。

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示例及结果

示例 1：为索引轴设置名称

import pandas as pd# 创建一个 Series
s = pd.Series([10, 20, 30], index=['a', 'b', 'c'])print("原 Series:")
print(s)# 为索引轴设置名称
result = s.rename_axis('index_name')print("\n修改索引轴名称后的 Series:")
print(result)

结果：

原 Series:
a    10
b    20
c    30
dtype: int64修改索引轴名称后的 Series:
index_name
a    10
b    20
c    30
dtype: int64

解释：

• 索引轴的名称被设置为 'index_name'。

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示例 2：使用 index 参数设置索引轴名称

import pandas as pd# 创建一个 Series
s = pd.Series([10, 20, 30], index=['a', 'b', 'c'])print("原 Series:")
print(s)# 使用 index 参数为索引轴设置名称
result = s.rename_axis(index='index_label')print("\n修改索引轴名称后的 Series:")
print(result)

结果：

原 Series:
a    10
b    20
c    30
dtype: int64修改索引轴名称后的 Series:
index_label
a    10
b    20
c    30
dtype: int64

解释：

• 索引轴的名称被设置为 'index_label'。

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示例 3：使用 inplace=True 直接修改原 Series

import pandas as pd# 创建一个 Series
s = pd.Series([10, 20, 30], index=['a', 'b', 'c'])print("原 Series:")
print(s)# 直接修改原 Series 的索引轴名称
s.rename_axis('index_name', inplace=True)print("\n修改后的 Series:")
print(s)

结果：

原 Series:
a    10
b    20
c    30
dtype: int64修改后的 Series:
index_name
a    10
b    20
c    30
dtype: int64

解释：

• 原 Series 的索引轴名称被直接修改为 'index_name'。

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示例 4：移除索引轴名称

import pandas as pd# 创建一个带名称索引轴的 Series
s = pd.Series([10, 20, 30], index=['a', 'b', 'c'])
s = s.rename_axis('index_name')print("原 Series:")
print(s)# 移除索引轴名称
result = s.rename_axis(None)print("\n移除索引轴名称后的 Series:")
print(result)

结果：

原 Series:
index_name
a    10
b    20
c    30
dtype: int64移除索引轴名称后的 Series:
a    10
b    20
c    30
dtype: int64

解释：

• 通过传递 None，移除了索引轴的名称。

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注意事项

1. rename_axis() 仅修改轴名称，不会修改索引或列的值。
2. 如果 inplace=True，则直接修改原 Series，并返回 None。
3. 可以通过传递 None 移除轴名称。

通过 rename_axis() 方法，可以方便地为 Series 的索引轴设置或修改名称，使数据更具可读性和结构化。