pandas.Series.flags#

property Series.flags[源代码]#

获取与此 pandas 对象关联的属性。

可用的标志有

Flags.allows_duplicate_labels

参见

Flags: 应用于 pandas 对象的 Flags。
DataFrame.attrs: 适用于此数据集的全局元数据。

Notes

“Flags” 与 “metadata” 不同。Flags 反映 pandas 对象（Series 或 DataFrame）的属性。Metadata 指的是数据集的属性，应存储在 DataFrame.attrs 中。

Examples

>>> df = pd.DataFrame({"A": [1, 2]})
>>> df.flags
<Flags(allows_duplicate_labels=True)>

标志可以通过 . 获取或设置。

>>> df.flags.allows_duplicate_labels
True
>>> df.flags.allows_duplicate_labels = False

或通过键进行切片

>>> df.flags["allows_duplicate_labels"]
False
>>> df.flags["allows_duplicate_labels"] = True

请给出一个简单的 Pandas 代码示例

下面是一个简单的 Pandas 用法示例：

import pandas as pd

# 构造数据
df = pd.DataFrame({
    "order_id": [1001,1002,1003,1004,1005],
    "city": ["Beijing","Shanghai","Beijing","Shenzhen","Shanghai"],
    "category": ["Book","Pen","Book","Notebook","Book"],
    "price": [58,5,58,12,58],
    "quantity": [2,10,1,5,3]
})

# 计算订单总金额
df["total_amount"] = df["price"] * df["quantity"]

# 按城市统计销售额
city_sales = df.groupby("city", as_index=False)["total_amount"].sum().sort_values(by="total_amount", ascending=False)
print("各城市销售额：\n", city_sales)

# 按类别统计销量
category_sales = df.groupby("category", as_index=False)["quantity"].sum().sort_values(by="quantity", ascending=False)
print("\n商品类别销量排行：\n", category_sales)

# 销量最高类别
top_category = category_sales.iloc[0]
print(f"\n销量最高的商品类别：{top_category['category']}，销量 {top_category['quantity']}")

你可以在 PythonRun 上执行它，看看结果。

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