Python|熊猫系列.squeeze()

Python是一种用于进行数据分析的出色语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。 Pandas就是其中之一，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas 系列是带有轴标签的一维 ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多用于执行涉及索引的操作的方法。

Pandas Series.squeeze()函数将一维轴对象压缩成标量。具有单个元素的系列或数据帧被压缩为一个标量。具有单列或单行的 DataFrame 被压缩为一个系列。否则对象不变。

Syntax: Series.squeeze(axis=None)

Parameter :
axis : A specific axis to squeeze. By default, all length-1 axes are squeezed.

Returns : Projection after squeezing axis or all the axes.

示例 #1：使用Series.squeeze()函数将给定系列的单个元素压缩为标量。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([100, 25, 32, 118, 24, 65])
  
# Print the series
print(sr)

输出 ：

让我们以一种仅包含可被 13 整除的元素的方式转换该系列。

# Keep only those elements which are divisible by 13
sr_temp = sr[sr % 13 == 0]
  
# Let's print the series
print(sr_temp)

输出 ：

现在我们将使用Series.squeeze()函数将给定的系列对象减少为标量。

# squeeze the series to scalar
sr_temp.squeeze()

输出 ：

正如我们在输出中看到的， Series.squeeze()函数已成功地将给定的系列缩减为标量。示例#2：使用Series.squeeze()函数来挤压给定的系列对象。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([19.5, 16.8, None, 22.78, None, 20.124, None, 18.1002, None])
  
# Print the series
print(sr)

输出 ：

现在我们将使用Series.std()函数来压缩给定的系列对象。

# squeeze the series to scalar
sr_temp.squeeze()

输出 ：

正如我们在输出中看到的那样， Series.squeeze()函数返回了相同的系列对象，因为给定系列对象中有多个元素，因此无法将其压缩为标量值。