pandas学习series和dataframe基础

PANDAS 的使用

一.什么是pandas？

1.python Data Analysis Library 或pandas 是基于numpy的一种工具，该工具是为了解决数据分析人物而创建的。

2.pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效的操作大型数据集的工具

3.pandaas提供了大量能使我们快速便捷的处理数据的函数和方法。

4.pandas使python成为了强大高效的数据分析环境的重要因素之一。

5.SPSS数据分析工具IBM 1g excel

6.panda数据预处理

二pandas的数据结构

1.数据分析三剑客：numpy，matplotlib ，pandas

①.pandas中series类

series是一种类似于一维数组的类对象，由下面两部分组成

    1.velues：一组数据（ndarray类似）

    2.index：相关的数据索引

Series属性

Series(['data=None', 'index=None', 'dtype=None', 'name=None', 'copy=False', 'fastpath=False'],)

series的创建有两种创建方式

（1）由列表或numpy数组创建（默认索引为0到整数型索引，还可以通过设置index参数指定索引）

格式：Series(data,index)

(2)由字典创建

格式：Series({key:value})

注意：由ndarray创建的是引用，而不是副本，对series元素的改变也会改变原来的ndarray对象中的元素。

如：s2 = Series({"A":148,"B":130,"C":118,"D":117,"E":99},dtype=np.float32,name="python")

    s2

输出结果：

A    148.0

B    130.0

C    118.0

D    117.0

E     99.0

Name: python, dtype: float32

Series的索引和切片

可以使用括号取单个索引（此时返回的是元素的类型），或者中括号中一个

列表取多个索引（此时返回的任然是一个series类型）。分为显示索引和影视索引：

1显示索引：

   --使用index中的值作为索引值

   --使用.loc[](推荐)

  注意：此时是闭区间

2.隐式索引：

   --使用整数作为索引值

   --使用.iloc[](推荐)

  注意：此时是半闭区间

Series的基本概念

可以把series看成是一个定长的有序字典

可以通过shape，size，index，values得到series的属性

Series的方法

可以通过head(),tail()快速查看series的样式

head(num)返回一个前num列数据

tail(num)返回后num列的数据

当索引没有对应的值时，返回NaN(NOT A NUMBER)值

可以使用pd.isnumm(),pd.notnull()的方式来检测数据的缺失

如 cond = s5.isnull()

   S6 = index(cond)

Series的运算

（1）使用于numpy的数组运算也适用于series

（2）series之间的运算

     在运算中自动对齐相同的索引的数据

     如果索引不对应，则补NaN

     注意：要想保留所有的index，则需要使用.add()函数

      

二．DataFrame数据结构

1. DataFrame是一个【表格型】数据结构，可以看做是由series组成的字典，将series的使用场景从一维拓展到多维。dataframe既有行索引也有索引

Init signature: DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False)

行索引：index

列索引：columns

值：values

2.dataframe的创建

同series一样，两种创建方式

dataframe以字典的键作为每一列的名称，以字典的值作为每一列的值。dataframe会自动为每一行添加行索引（和series一样）。

如：

df = DataFrame(data = np.random.randint(0,150,size=(10,4)),index = list("abcdefghij"),columns = ["python","math","english","chiness"])

df2=DataFrame(data={"python":np.random.randint(0,150,size=10),"math":np.random.randint(0,150,size=10),"chinese":np.random.randint(0,150,size=10),"english":np.random.randint(0,150,size=10)})

DataFrame的索引和切片

注意：索引表示的列索引，切片表示的行切片

1.索引

（1）对列进行索引，列索引是属性，行索引是样本

 使用类似字典的方式

 使用属性的方式

df[“python”]，df2[["python","math"]]

df.python

（2）对行进行索引

.ix[]进行行索引

使用.loc[]加index来进行行索引

使用.iloc[]加整数数类进行行索引

返回一个series，index为原来的columns

如：df2.loc[1]

df.iloc[“a”]

df2.loc[[1,2,3]]

（3）对元素索引的方法

先获取行在获取列，如：df.loc["a"]["python"]

先获取列在获取行，如：df["python"]["a"]

二维形式进行获取单个值，如：df.loc["a","python"];df2.iloc[0,0]

1. 切片

（1）列切片：如df.iloc[:,2:]；df[["python","math"]]

（2）行切片：直接切片或使用loc(),iloc()如：df[1:2]；df.iloc[2:5]；df.loc["a":"b"]

3.dataframe的运算

下边python操作符合pandas操作函数的对应表

（1）同series一样

     在运算中自动对齐相同的索引

     如果索引不对应，则用nan补全

（2）series与dataframe之间的运算（重要）

使用python操作符：以行为单位操作（参数必须是行），对所有行都有效。（类似与numpy中二维数组与一维数组的运算，但是可能出现nan值）

注明axis，运算时指明对齐索引

    使用pandas操作函数：

     axis=0：以列为操作单位（参数必须是列），对所有列都有效。

     axis=1：以行为操作单位（参数必须是行），对所有行都有效

如：df5.add(ss,axis=0)