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法律研究如何在 Pandas 中獲取序列的索引和值？
Pandas Series 儲存帶標籤的資料，透過這些標籤我們可以訪問 Series 元素並對資料進行操作。然而，在某些情況下，我們需要分別獲取所有標籤和值。
標籤可以稱為索引，Series 中存在的資料稱為值。如果您想分別獲取標籤和值，則可以使用 Series 物件的 index 和 values 屬性。
讓我們舉個例子，看看這些屬性是如何工作的。
示例
import pandas as pd
# creating a series
s = pd.Series({97:'a', 98:'b', 99:'c', 100:'d', 101:'e', 102:'f'})
print(s)
# Getting values and index data
index = s.index
values = s.values
print('
')
# displaying outputs
print(index)
print(values)解釋
使用 Python 字典建立 Pandas Series，字典包含整數鍵和字串值對。index 和 values 是 Series 屬性，將返回索引和值的 ndarray。
s.index 和 s.values 將返回一個 ndarray，這些陣列分別儲存在 index 和 values 變數中。最後，我們使用 print 函式列印結果。
輸出
97 a 98 b 99 c 100 d 101 e 102 f dtype: object Int64Index([97, 98, 99, 100, 101, 102], dtype='int64') array(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'], dtype=object)
此輸出塊包含一個使用 Python 字典建立的 Pandas Series，建立的 Series 具有帶標籤的資料。第二個塊表示上面輸出中以 ndarray 格式表示的值和索引資料。
我們可以看到上面塊中每個輸出的資料型別，這裡 values 是 object 型別，索引是 int64 型別。
示例
import pandas as pd
# creating a series
s = pd.Series([-2.3, np.nan, 9, 6.5, -5, -8, np.nan])
print(s)
# Getting values and index data
index = s.index
values = s.values
print('
')
# displaying outputs
print(index)
print(values)解釋
在下面的示例中，我們使用 Python 列表建立了 Pandas Series，並且沒有索引表示。
輸出
0 -2.3 1 NaN 2 9.0 3 6.5 4 -5.0 5 -8.0 6 NaN dtype: float64 RangeIndex(start=0, stop=7, step=1) [-2.3 nan 9. 6.5 -5. -8. nan]
s.index 屬性將正常返回一個 ndarray，但在這種情況下，我們在建立 Series 時沒有指定任何索引值。因此，我們可以看到索引值以 RangeIndex 格式顯示。
更新於: 2021年11月18日
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