1、Series创建

根据list
pandas有两种主要的数据结构，第一种是Series，是一种类似于一维数组的数据结构，它由一组数据以及一组与之相关的数据标签组成。我们可以直接根据list来生成一个Series。

obj = pd.Series([4,7,-5,3])
obj

#输出
0    4
1    7
2   -5
3    3
dtype: int64

可以通过index和values属性来获得obj的索引和值

obj.index
#RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)
obj.values
#array([ 4,  7, -5,  3])

索引在默认情况下是0-n-1，不过我们可以指定索引的值

obj2 = pd.Series([4,7,-5,3],index=['d','b','a','c'])
obj2

#输出
d    4
b    7
a   -5
c    3
dtype: int64

根据dict
可以直接通过字典dict来创建Series，此时字典中的键作为索引，字典中的值作为对应的值

sdata = {'Ohio':35000,'Texas':71000,'Oregon':16000,'Utah':5000}
obj3 = pd.Series(sdata)
obj3 
#输出
Ohio      35000
Oregon    16000
Texas     71000
Utah       5000
dtype: int64

如果既使用了字典，又指定了索引，那么字典中跟索引相匹配的值将会被找出来放到相应的位置上:

states = ['California','Ohio','Texas','Oregon']
obj4 = pd.Series(sdata,index = states)
obj4
#输出
California        NaN
Ohio          35000.0
Texas         71000.0
Oregon        16000.0
dtype: float64

2、Series一些特性

索引
可以通过相对位置的下标或者index来访问Series中的元素

obj2[2]
#-5

obj2['a']
#-5

obj2[['a','b','d']]
#输出
a   -5
b    7
d    4
dtype: int64

切片
与利用下标进行切片不同，使用标签进行切片时，末端是包含的：

obj['b':'c']
#输出
b    1.0
c    2.0
dtype: float64

重新索引
我们可以使用reindex函数对Series进行重新索引，而不是简单的改变索引的值：

obj2 = pd.Series([4,7,-5,3],index=['d','b','a','c'])
obj3 = obj2.reindex(['a','b','c','d','e'])
obj3
#输出
a   -5.0
b    7.0
c    3.0
d    4.0
e    NaN
dtype: float64

可以看到，使用reindex时，如果新增 的索引在原数据中没有值，其对应的值就会是NA，此时我们可以使用fill_value属性对数据进行填充：

obj4 = obj2.reindex(['a','b','c','d','e'],fill_value=0)
obj4
#输出
a   -5
b    7
c    3
d    4
e    0
dtype: int64

reindex函数还有一个method属性，进行差值填充，但是索引必须是单调递增或者单调递减的，所以一般用在时间序列这样的有序数据中：

# obj5 = obj2.reindex(['a','b','c','d','e'],method='ffill') 会报错
obj3 = pd.Series(['blue','Purple','yellow'],index = [0,2,4])
obj3.reindex(range(6),method='ffill')
#输出
0      blue
1      blue
2    Purple
3    Purple
4    yellow
5    yellow
dtype: object

数据运算
可以对Series进行numpy中的一些数组运算（如根据布尔型数据进行过滤，标量乘法、应用数学函数等），这些都会保留索引和值之间的链接

np.exp(obj2)
#输出
d      54.598150
b    1096.633158
a       0.006738
c      20.085537
dtype: float64

可以把Series看成是一个定长的有序字典，因为他是索引值到数据值的一个映射，它可以用在许多原本需要字典参数的函数中

b' in obj2
#True

Series最重要的一个功能是：它在算术运算中会自动对齐不同索引的数据：

obj3 + obj4
#输出
California         NaN
Ohio           70000.0
Oregon         32000.0
Texas         142000.0
Utah               NaN
dtype: float64

排序和排名
sort_index按照索引进行排序，返回一个新的对象

obj = pd.Series(range(4),index=['d','a','b','c'])
obj.sort_index()
#输出：
a    1
b    2
c    3
d    0
dtype: int64

除了根据索引进行排序外，我们还可以根据列值进行排序：

obj.sort_values()
#输出：
d    0
a    1
b    2
c    3
dtype: int64

使用rank函数会增加一个排名值，从1开始，一直到数组中有效数据的数量，对于平级关系，rank是通过为各组分配一个平均排名的方式破坏平级关系的，如果不想使用这个平均值，可以使用method参数按照指定的方式进行rank排序，例如使用first可以按值在原始数据中出现顺序分配排名：

obj = pd.Series([7,-5,7,4,2,0,4])
obj.rank()
#输出：
0    6.5
1    1.0
2    6.5
3    4.5
4    3.0
5    2.0
6    4.5
dtype: float64

obj.rank(method='first')
#输出
0    6.0
1    1.0
2    7.0
3    4.0
4    3.0
5    2.0
6    5.0
dtype: float64

汇总和计算描述统计
Series中的实现了sum、mean、max等方法，这里就不详细介绍了，我们主要介绍求协方差和相关系数的方法：Series的corr方法用于计算两个Series中重叠的，非NA的，按索引对齐的值的相关系数，与此类似，cov用于计算协方差。

obj1 = pd.Series(np.arange(10),index = list('abcdefghij'))
obj2 = pd.Series(np.arange(12),index = list('cdefghijklmn'))
obj1.corr(obj2)
#1.0
obj1.cov(obj2)
#6.0

唯一数、值计数
unique返回没有排序的唯一值数组,value_counts()返回各数的计数

obj = pd.Series(['c','a','d','a','a','b','b','c','c'])
uniques = obj.unique()
uniques
#array(['c', 'a', 'd', 'b'], dtype=object)

#value_counts()返回各数的计数
obj.value_counts()
#输出
a    3
c    3
b    2
d    1
dtype: int64

处理缺失数据
Pandas中缺失值相关的方法主要有以下三个：
isnull方法用于判断数据是否为空数据；
fillna方法用于填补缺失数据；
dropna方法用于舍弃缺失数据。
上面两个方法返回一个新的Series或者DataFrame，对原数据没有影响,如果想在原数据上进行直接修改，使用inplace参数

data = pd.Series([1,np.nan,3.5,np.nan,7])
data.fillna(0)
#输出
0    1.0
1    0.0
2    3.5
3    0.0
4    7.0
dtype: float64