Python Pandas Series.to_string()

Pandas系列是一个带有轴标签的一维ndarray。标签不需要是唯一的，但必须是一个可散列的类型。该对象支持基于整数和标签的索引，并提供了大量的方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.to_string()函数渲染了一个字符串表示的系列。

语法: Series.to_string(buf=None, na_rep=’NaN’, float_format=None, header=True, index=True, length=False, dtype=False, name=False, max_rows=None)

参数:
buf : 要写入的缓冲区
na_rep :使用NAN的字符串表示，默认为’NaN’。
float_format :formatter函数，如果列的元素是浮动的，则应用于这些元素，默认为无。
header：添加系列头（索引名称）。
index : 添加索引（行）标签，默认为True
length：添加系列长度
dtype :添加系列dtype
name : 添加系列名称，如果不是无。
max_rows : 截断前显示的最大行数。

返回：格式化的字符串。

示例#1：使用Series.to_string()函数来呈现给定系列对象的字符串表示。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio', 'Moscow'])
  
# Create the Datetime Index
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2014-08-01 10:00', freq ='W', 
                     periods = 6, tz = 'Europe/Berlin') 
  
# set the index
sr.index = didx
  
# Print the series
print(sr)

输出 :

现在我们将使用Series.to_string()函数来为这个系列对象呈现字符串表示。

# render to string form
sr.to_string()

输出 :

正如我们在输出中看到的，Series.to_string()函数已经成功地将一个字符串表示法呈现给了给定的对象。

示例#2：使用Series.to_string()函数来呈现给定系列对象的字符串表示。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([19.5, 16.8, 22.78, 20.124, 18.1002])
  
# Print the series
print(sr)

输出 :

现在我们将使用Series.to_string()函数来为这个系列对象呈现字符串表示。

# render to string form
sr.to_string()

输出 :

正如我们在输出中看到的，Series.to_string()函数已经成功地为给定的对象呈现了一个字符串表示。