pandas概述

1.Pandas是Python的一个数据分析包，该工具为解决数据分析任务而创建。
2.Pandas纳入大量库和标准数据模型，提供高效的操作数据集所需的工具。
3.Pandas提供大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
4.Pandas是字典形式，基于NumPy创建，让NumPy为中心的应用变得更加简单。

pandas的数据结构

两个主要的数据结构：Series和DataFrame。

Series结构

• Series是一种类似于一维数组的对象，它由一维数组（各种numpy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成，仅由一组数据即可产生最简单的Series.
• Series的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。如果没有为数据指定索引，于是会自动创建一个0到N-1(N为数据的长度)的整数型索引。可以通过Series的values和index属性获取其数组表现形式和索引对象：

Series入门级api如下：

#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2019-06-05 21:45
# @Author  : LiYahui
# @Description : pandas series demo
import pandas as pd
import numpy as np

# 直接创建Series，采用默认的索引值
series1=pd.Series([2,4,5,7,8,6])
print(series1)
'''
0    2
1    4
2    5
3    7
4    8
5    6
dtype: int64
'''
print(series1.values)  # [2 4 5 7 8 6]
print(series1.index) # RangeIndex(start=0, stop=6, step=1)
#创建指定索引值的Series
series2=pd.Series([2,4,5,7,8,6],index=['a','b','c','d','e','f'])
print(series2)
'''
a    2
b    4
c    5
d    7
e    8
f    6
dtype: int64
'''
print(series2.index)  #Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'], dtype='object')
# 利用索引的方式选取Series的单个或一组值
print(series2['c'])  # 5
print(series2[['a','b','c','f']])   # 选取的列的值必须在[] 内进行包括
'''
a    2
b    4
c    5
f    6
dtype: int64
'''
#numpy数组运算（布尔型数组进行过滤、标量乘法、应用数学函数等）都会保留索引和值之间的链接
print(series2[series2>5])
'''
d    7
e    8
f    6
dtype: int64
'''
print(series2*2)
'''
a     4
b     8
c    10
d    14
e    16
f    12
dtype: int64
'''
print(np.exp(series2))
'''
a       7.389056
b      54.598150
c     148.413159
d    1096.633158
e    2980.957987
f     403.428793
dtype: float64
'''
#可以将Series看成是一个有定长的有序字典，因为它是索引值到数据值的一个映射
#因此，一些字典函数也可以在这里使用：
'a' in series2        #return:True
'h' in series2     #return:False
2 in series2.values   #return:True

#利用字典创建Series
dic={'l':1,'z':2,'h':3}
series3=pd.Series(dic)
print(series3)
'''
l    1
z    2
h    3
dtype: int64
'''
#若索引比字典的索引多，则与字典索引相匹配的则会被找到，并放置到相应的位置中
#而对应字找不到的索引，其结果则为NaN(即非数字，Not a Number，在pandas中，用于表示缺失或NA值)
ind=['l','z','h','a']
series4=pd.Series(dic,index=ind)
print(series4)
'''
l    1.0
z    2.0
h    3.0
a    NaN
dtype: float64
'''
#pandas中isnull和notnull函数用于检测缺失数据：
pd.isnull(series4)    #等效于： obj4.isnull()
pd.notnull(series4)
"""
pd.isnull(series4):        pd.notnull(series4)
l    False              l     True
z    False              z     True
h    False              h     True
a     True              a     False
dtype: bool             dtype: bool

"""

#算术运算中自动对齐不同索引的数据
print(series4+series3)
'''
a    NaN
h    6.0
l    2.0
z    4.0
dtype: float64
'''
#Series对象本身及其索引都有一个name属性
series4.name='myname'
series4.index.name="letter"
"""series4=
letter
l    1.0
z    2.0
h    3.0
a    NaN
Name: myname, dtype: float64
"""
# 索引可以通过赋值的方式进行改变
series4.index=['li','zi','hua','a']
"""series4=
li     1.0
zi     2.0
hua    3.0
a      NaN
Name: myname, dtype: float64
"""

DataFrame结构

• DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（公用同一个索引）。跟其他类似的数据结构相比，DataFrame中面向行和面向列的操作基本是平衡的。其实，DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或者别的一维数据结构）。
  其中，可以输入给DataFrame构造器的数据类型及相关说明：

DataFrame入门级api

#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2019-06-05 22:20
# @Author  : LiYahui
# @Description :  dataframe_demo
import pandas as pd
import numpy as np

# 构建DataFrame
# 最常用的一种是直接传入一个由等长列表或numpy数组组成的字典：

data = {'names': ['Bob', 'Jane', 'Jack', 'Ann'],
        'sex': ['M', 'F', 'M', 'F'],
        'age': [21, 30, 26, 28]}
df1 = pd.DataFrame.from_dict(data)  # 和下句等价
df1 = pd.DataFrame(data)
# print(df1)
# 没有指定索引，会自动加上索引，且全部列会被有序排列
'''
  names sex  age
0   Bob   M   21
1  Jane   F   30
2  Jack   M   26
3   Ann   F   28
'''
# 若指定列序列，则会按照指定顺序排列
df2 = pd.DataFrame(data, columns=['names', 'sex', 'age'])
# df2=pd.DataFrame.from_dict(data,columns=['names','sex','age'])  #报错
# print(df2)
'''
  names sex  age
0   Bob   M   21
1  Jane   F   30
2  Jack   M   26
3   Ann   F   28
'''
# 若传入列在数据中找不到，会返回NA值，指定列和索引
df3 = pd.DataFrame(data, columns=['names', 'sex', 'age', 'id'], index=['a', 'b', 'c', 'd'])

# print(df3)
'''
  names sex  age   id
a   Bob   M   21  NaN
b  Jane   F   30  NaN
c  Jack   M   26  NaN
d   Ann   F   28  NaN
'''
# 通过类似字典标记或属性的方式，可以获取Series（列数据）：
df4 = df3['sex']
# print(df4)
'''
a    M
b    F
c    M
d    F
Name: sex, dtype: object
'''
df5 = df3.age
# print(df5)
'''
a    21
b    30
c    26
d    28
Name: age, dtype: int64
'''
# 嵌套的嵌套序列数据结构
city_data = {'城市': pd.Series(['北京', '上海', '深圳', '成都', '杭州'], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e']),
             '人口/千万': pd.Series([2171, 2415, 1191, 901,899], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e']),
             '年份': pd.Series([2015, 2016, 2015, 2016, 2015], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
             }
df6 = pd.DataFrame(city_data)
print(df6)
'''
   城市  人口/千万    年份
a  北京   2171  2015
b  上海   2415  2016
c  深圳   1191  2015
d  成都    901  2016
e  杭州    899  2015
'''