series_03

import numpy as np
import pandas as pd
# 1.要弄清楚Series对象包含多少个不同的元素，可使用unique()函数，其返回结果为一个数组包含Series去重后的元素，顺序随意
serd = pd.Series([1,0,2,1,2,3],index=['white','white','blue','green','green','yellow'])
print(serd)
print(serd.unique())
# 2.value_counts函数，返回各个不同的元素，以及每个元素在Series中出现的次数
print(serd.value_counts())
# 3.isin()函数用来判断所属关系，判断给定的一列元素是否包含在数据结构之中，并返回布尔值。
print(serd.isin([0,2]))
print(serd[serd.isin([0,2])])
# 4.NaN 非数值 isnull()返回布尔值组成的Series对象如果元素为 NaN返回True
#             notnull()                  如果元素不为NaN 返回True
s2 = pd.Series([5,-3,np.NaN,8])
print(s2,s2.isnull(),s2.notnull(),sep='\n')