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本篇文章为大家展示了Python中Series有哪些使用方法，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
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1、方法说明
（1）排序
sort_values（）
通过ascending参数来确定升序还是降序，True表示升序
（2）空判断
isnull（） - 判空
notnull（） - 判非空
（3）缺失值处理
dropna（）
删除
（4）统计基本信息
describe（）
2、实例
>>> data
a 10
b 11
c 12
d 13
e 14
dtype: int64
>>> data.sort_values(ascending = False) #降序排序
e 14
d 13
c 12
b 11
a 10
dtype: int64
>>> data = pd.Series([100,200,np.nan,200,np.nan,400],list('abcdef')) #创建含有缺失值的对象
>>> data
a 100.0
b 200.0
c NaN
d 200.0
e NaN
f 400.0
dtype: float64
>>> data.isnull() #判空
a False
b False
c True
d False
e True
f False
dtype: bool
>>> data.notnull() #判非空
a True
b True
c False
d True
e False
f True
dtype: bool
>>> data.dropna() #删除缺失值
a 100.0
b 200.0
d 200.0
f 400.0
dtype: float64
>>> data.fillna(data.mean()) #设置默认值为均值
a 100.0
b 200.0
c 225.0
d 200.0
e 225.0
f 400.0
dtype: float64
>>> data.drop_duplicates() #去重
a 100.0
b 200.0
c NaN
f 400.0
dtype: float64
>>> data.value_counts() #统计频率
200.0 2
100.0 1
400.0 1
dtype: int64
>>> data.describe() #对数据进行基本统计，统计时自动去掉了缺失值
count 4.000000
mean 225.000000
std 125.830574
min 100.000000
25% 175.000000
50% 200.000000
75% 250.000000
max 400.000000
dtype: float641、云计算，典型应用OpenStack。2、WEB前端开发，众多大型网站均为Python开发。3.人工智能应用，基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python。4、系统运维工程项目，自动化运维的标配就是python+Django/flask。5、金融理财分析，量化交易，金融分析。6、大数据分析。
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