一、pandas模块是基于Numpy模块的，pandas的主要数据结构是Series和DadaFrame，下面引入这样的约定：
from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd
二、主要数据结构对象
1.Series是一种类似一维数组的对象，由一组数据（各种numpy数据类型）与其相对应的数据标签组成（即索引）组成。可以通过其values和index属性来获取其数组表示形式和索引对象：
>>> from pandas import Series,DataFrame
>>> import pandas as pd
>>> obj=Series([1,3,5,7],index=['a','b','c','d'])
>>> obj
a 1
b 3
c 5
d 7
dtype: int64
>>> obj.values
array([1, 3, 5, 7], dtype=int64)
>>> obj.index
Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')
可以通过索引的方式选取Series中的单一值或一组值：
>>> obj[['a','c']]
a 1
c 5
dtype: int64
Series可以看成是一个定长的字典，因为它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：
>>> 'a' in obj
True
>>> 1 in obj
False
如果数据放在一个字典中，你可以直接用过这个字典创建series;
>>> sdata={'Ohio':3500,'Texas':7100,'Oregon':1600,'Utah':500}
>>> obj2=Series(sdata)
>>> obj2
Ohio 3500
Oregon 1600
Texas 7100
Utah 500
dtype: int64
如果只传入一个字典，那么Series重的索引就是原字典的键：
>>> states=['California','Ohio','Orgen','Texas']
>>> obj3=Series(sdata,index=states)
>>> obj3
California NaN
Ohio 3500.0
Orgen NaN
Texas 7100.0
dtype: float64
在此例中，sdata中跟states索引中相匹配的值会被找出来放在相应的位置上。（NaN表示缺失值）
Series的一个重要功能就是在算术运算中会自动对齐不同索引的数据。
>>> obj2+obj3
California NaN
Ohio 7000.0
Oregon NaN
Orgen NaN
Texas 14200.0
Utah NaN
dtype: float64
2.DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列的数据类型可以不一样。DataFrame既有行索引，也有列索引，可以看做是由Series组成的字典（共用一个索引）。
创建数据框时会自动建立索引如下：
>>> data={'states':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada'],
'year':[2000,2001,2002,2001,2002],
'pop':[1.6,1.7,3.6,2.4,2.9]}
>>> from pandas import Series,DataFrame
>>> import pandas as pd
>>> frame=DataFrame(data)
>>> frame
pop states year
0 1.6 Ohio 2000
1 1.7 Ohio 2001
2 3.6 Ohio 2002
3 2.4 Nevada 2001
4 2.9 Nevada 2002
如果指定了列顺序，那么DataFrame就会按照指定的列顺序进行排列：
>>> DataFrame(data,columns=['year','states','pop'])
year states pop
0 2000 Ohio 1.6
1 2001 Ohio 1.7
2 2002 Ohio 3.6
3 2001 Nevada 2.4
4 2002 Nevada 2.9
可以通过字典标记或属性的方式，将DataFrame的列获取为一个Series：
>>> frame['year']
0 2000
1 2001
2 2002
3 2001
4 2002
Name: year, dtype: int64
>>> frame.year
0 2000
1 2001
2 2002
3 2001
4 2002
Name: year, dtype: int64
返回的Series拥有跟原DataFrame相同的索引号，其name属性也被相应的设置好了。
行可以通过位置或名称的方式进行获取，比如用索引字段ix：
>>> frame.ix[3]
pop 2.4
states Nevada
year 2001
Name: 3, dtype: object
为不存在的列赋值相当于创建一个新列，del关键字用于删除
>>> frame['eastern']=frame.states
>>> frame
pop states year eastern
0 1.6 Ohio 2000 Ohio
1 1.7 Ohio 2001 Ohio
2 3.6 Ohio 2002 Ohio
3 2.4 Nevada 2001 Nevada
4 2.9 Nevada 2002 Nevada
>>> del frame['eastern']
>>> frame.columns
Index(['pop', 'states', 'year'], dtype='object')
三、数据处理
1.读取和写出数据
a.读取csv数据和excel数据,读取出来的数据都是DataFrame结构
df=pd.read_csv('wenjian.csv')
df=pd.read_excel('wenjian.xlsx','sheet1')
b.写出数据
df.to_csv('newwenjian.csv')
df.to_excel('newwenjian.excel',sheet_name='sheet2')
2.查看读取的数据
df.head(5) #查看前5行数据
df.tail(5) #查看后5行数据
df.columns #查看列名称
3.对数据框的列名重命名
a. df2=df.rename(columns={'old_columnname':'new_columnname'}) #这个方法会在命名新的列时会创建一个新的数据框
b. df.rename(columns={'old_columnname':'new_columnname'},inplace=True) #这个方法可以在已存在的数据框上修改
4.选取列或者行
a. df.['cloumnname1',cloumnname2'] #选取子数据框
b.过滤记录
df[df['column1']>10]
df[(df['column1']>10)&df['column2']==30)]
df[(df['column1']>10)|df['column2']==30)]
5.处理缺失数据
a。df.dropna() #删除含有缺失值的行或列
b。填充缺失值
df.fillna(value=5) #用5填充缺失值
mean=df['column1'].mean()
df['column1'].fillna(mean)
6.创建新的列
df.['newcolumn1']=df.['column2'] #新的列是column2的复制
df.['newcolumn2']=df.['column2']+10 #对column2加10，再创建新的列
df.['newcolumn3']=df.['column1']+df.['column2'] #将列1和列2的元素相加，然后创建新的列
7.聚合函数
a。 groupby允许对数据进行3种操作
将数据进行分组、对每个组单独应用一个函数、对数据结果进行组合
df.groupby('column1').sum()
df.groupby('column1','column2').count()
b.建立数据透视表，同excel一样，有3个元素：index，cloumns和values
pd.pivot_table(df,values='column1',index=['column2','column3'],columns=['column4'])
默认情况下，values是对列进行求和，可以通过aggfunc属性进行更改
pd.pivot_table(df,values='column1',index=['column2','column3'],columns=['column4'],aggfunc=len) #计数
c。列联表
pd.crosstab(df.column1,df.cloumn2)
8.数据框的链接（类似sql查询）
a. Concatenate连接函数 pd.concat([df1,df2])
b. Merge函数：可以左连接，右连接和内连接
pd.merge(df1,df2,on='column1',how='inner')
pd.merge(df1,df2,on='column1',how='left')
pd.merge(df1,df2,on='column1',how='right')
pd.merge(df1,df2,on='column1',how='outer')
9。对数据框或者其列或者其元素应用函数
a。map函数：对一个series的每个元素进迭代运用这个函数
df['column1'].map(lambda x:10+x) #对column1的每个元素加10
df['column2'].map(lambda x:'AV'+x) #合并“AV”和column2的每个元素（列的格式是string）
b。apply函数：沿着任何轴应用某个函数
df[['column1','column2']].apply(sum) #返回column1和column2的和
c。applymap函数：可以对数据框的每个元素应用这个函数
func=lambda x:x+2
df.applymap(func)
10.识别唯一值
df.['column1'].unique() #返回column1的唯一值
11.基本的统计描述
a.describe函数：会返回数据集的（计数，均值，方差，最小值，最大值等基本统计描述指标）
df.describe()
b.covariance函数：协方差
df.cov()
c.correlation函数：相关系数
df.corr()