我有来自熊猫函数的这样的输出文件。
Series([], name: column, dtype: object)
311 race
317 gender
Name: column, dtype: object
我正在尝试仅使用第二列获得输出,即
race
gender
通过删除顶行和底行,第一列。我怎么做?
我有来自熊猫函数的这样的输出文件。
Series([], name: column, dtype: object)
311 race
317 gender
Name: column, dtype: object
我正在尝试仅使用第二列获得输出,即
race
gender
通过删除顶行和底行,第一列。我怎么做?
DataFrame
/Series.to_string
这些方法具有多种参数,允许您配置打印时显示的信息和方式。默认情况下Series.to_string
有name=False
and dtype=False
,所以我们另外指定index=False
:
s = pd.Series(['race', 'gender'], index=[311, 317])
print(s.to_string(index=False))
# race
# gender
如果索引很重要,则默认值为index=True
:
print(s.to_string())
#311 race
#317 gender
Series.str.cat
当您不关心索引并且只希望值左对齐时, cat 带有'\n'
. 值需要是字符串,因此如有必要,请先转换。
#s = s.astype(str)
print(s.str.cat(sep='\n'))
#race
#gender
您只需要以下.values
属性:
In [159]:
s = pd.Series(['race','gender'],index=[311,317])
s
Out[159]:
311 race
317 gender
dtype: object
In [162]:
s.values
Out[162]:
array(['race', 'gender'], dtype=object)
您可以转换为列表或访问每个值:
In [163]:
list(s)
Out[163]:
['race', 'gender']
In [164]:
for val in s:
print(val)
race
gender
有时我会print(*s, sep='\n')
:
s = pd.Series(['race', 'gender'], index=[311, 317])
print(*s, sep='\n')
给
race
gender