Pandas Series中的name参数是什么？

Question

在 Series 的文档中，name 和 fastpath 的使用参数没有解释。它们的作用是什么？

- Sounak

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如果你使用 df.ix[0] 从一个 DataFrame 中切片一行，那么得到的对象是一个 Series，其原始索引作为 name 属性。至于 fastpath，我还没有遇到过。 - Finwood

@Finwood 你能给个例子吗？ - Sounak

name 是 Series 的属性，在 df 中变得更加重要，因为 name 是列的名称。我无法确定 fastpath 的用途，但查看源代码后发现它是一个内部标志，用于测试数据是否为同质数组，以便在某些构造过程中进行短路处理。 - EdChum

Answer 1

name 参数允许您为 Series 对象赋予一个名称，也就是列名。这样当您将其放入 DataFrame 中时，该列将根据 name 参数命名。

例如：

In [1]: s = pd.Series(["A","B","C"], name="foo")

In [2]: s
Out[2]: 
0    A
1    B
2    C
Name: foo, dtype: object

In [3]: pd.DataFrame(s)
Out[4]: 
  foo
0   A
1   B
2   C

如果你没有给你的Series一个name，它将会自动被命名。在这里它将成为dataframe对象中的0：

   0
0  A
1  B
2  C

对于fastpath，它是一个内部参数，并且已经有一个问题报告：

https://github.com/pydata/pandas/issues/6903

- jrjc

Answer 2

'name'参数还有另一种用法。我来举个例子。在这个例子中，我们将看到参数'name'可以用作值的索引名称。

purchase_1 = pd.Series({'Name': 'JJ',
                        'Item': 'A',
                        'Cost': 22.00})
purchase_2 = pd.Series({'Name': 'KK',
                        'Item': 'B',
                        'Cost': 22.50})

dfn = pd.DataFrame([purchase_1, purchase_2], index=['Store X', 'Store Y'])

dfn = dfn.append(pd.Series(data={'Cost': 30.00, 'Item': 'C','Name': 'TT'}, name='Store Y'))
dfn



Out[3]: 
         Cost Item Name
Store X  22.0    A   JJ
Store Y  22.5    B   KK
Store Y  30.0    C   TT

- Ozkan Serttas

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虽然我理解这个用法，但我一直觉得pandas在这里错误地混淆了概念。我理解他们支持df.append(pd.Series)用于单索引和多索引数据框的理由，但是他们不应该引入另一个属性吗？ 在我看来，如果他们将属性分成name_index、name_value/index_value，那么多索引数据框的代码会更清晰。 例如，在您描述的情况下，如果您将数据框的索引命名为“store_idx”，则系列的属性应为：name_index =“store_idx”，name_value/index_value =“Store Y”。 - Nex

Answer 3

当你将它们拼接在一起时，pd.Series的name变成了column name。反之亦然，当你从dataframe中提取列时，该列的name成为提取的pd.Series的名称。

import pandas as pd
import numpy as np

s1 = pd.Series(np.random.randn(10), name='series1')
s2 = pd.Series(np.random.randn(10), name='series2')
pd.concat([s1, s2], axis=1)

Out[16]: 
   series1  series2
0   0.3499   0.3017
1  -2.2980  -1.1121
2  -1.4517  -0.5107
3  -0.4596  -0.0855
4  -0.3230   0.5391
5  -0.1764  -0.3218
6   2.4806  -0.6129
7   1.6766   1.1408
8  -1.2407   0.4857
9   0.3587  -1.5752

- Jianxun Li

Answer 4

除了所有的信息之外，我刚刚了解到当您必须使用Series追加一行时，有两个选项： 1）ignore_index = True，在这种情况下，它将删除设置索引并将其重置为数值索引（默认） 2）使用名称有助于保持当前数据框架结构，并使用名称参数作为多索引（按顺序）。

- Ajay Shah