数据分析之pandas模块上

Pandas的数据结构

导入pandas： import pandas 

　　import pandas as pd
　　from pandas import Series,DataFrame
　　import numpy as np

1. Series

Series是一种类似与一维数组的对象，由下面两个部分组成：

• values：一组数据（ndarray类型）
• index：相关的数据索引标签

Series的数据参数：
　　　　Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False)

　　1.1 Series的创建

　　　　两种方式：

　　　　1.1.1 由列表或numpy数组创建

　　　　　　  注意：  默认索引为0到N-1的整数型索引　　

　　　　　　　示例：1

　　　　　　# 使用列表创建创建Series对象
　　　　　　　　Series(data=[1,2,3,4])  # 输出结果，默认第一列表示列表中每一个对应元素的索引
　　　　　　结果：
　　　　　　　　0    1
　　　　　　　　1    2
　　　　　　　　2    3
　　　　　　　　3    4
　　　　　　　　dtype: int64

　　　　　 #使用列表创建Series，可以通过设置index参数指定索引，name参数表示指定一个名称

　　　　　 Series(data=[1,2,3,4],index=['ds','dsa','re','gr'],name='haha')

　　　　   #使用numpy创建Series
　　　　　　Series(data=np.arange(10,60,6))  # 使用nupay模块的range()函数创建
　　　　　　Series(data=np.arange(10,20,2)) # 取值区间为（10，20），步长为2

　　　　　1.1.2  由字典创建:不能在使用index.但是依然存在默认索

　　　　　　　　注意：数据源必须为一维数据

　　　　　　dic = {
  　　　　　　  'math':100,
   　　　　　　 'English':50
　　　　　　}
　　　　　　Series(data=dic,name='qimo')

　　1.2 Series的索引和切片

　　　　可以使用中括号取单个索引（此时返回的是元素类型），或者中括号里一个列表取多个索引（此时返回的是一个Series类型）。

　　　1.2.1 显示索引和隐士索引

　　　　　 显示索引

　　　　　　  - 使用index中的元素作为索引值

　　　　　 - 使用s.loc[]（推荐）:注意，loc中括号中放置的一定是显示索引

　　　　　注意：此时loc[] 表示的是闭区间　　

　　　　　示例：2

　　　　使用index设置索引，此时显示的索引是自定义的，显示索引
　　　　　　s = Series(np.random.randint(60,100,size=(5,)),index=['a','b','c','d','e'])
　　　　　　s
　　　　结果：返回的是int类型
　　　　　　　　a    68
　　　　　　　　b    83
　　　　　　　　c    89
　　　　　　　　d    80
　　　　　　　　e    60
　　　　　　　　dtype: int32

　　　　　　通过显示索引获取指定的元素　

　　　　通过显示索引进行取值
　　　　　　s['c']
　　　　　　s.loc["c"]
　　　　通过属性进行取值
　　　　　　s.c
　　　　结果： 这三个返回的结果都是89

　　　　 隐式索引

　　　　　　  - 使用整数作为索引值

　　　　　　- 使用.iloc[]（推荐）:iloc中的中括号中必须放置隐式索引

　　　　　　  注意： 此时iloc[] 表示半开区间，左开右闭

　　　　　　对示例2进行操作;　　

　　　　　　隐式索引进行取值
　　　　　　　　s.iloc[1]
　　　　　　结果： 83

　　　　　　隐士索引取多个值
　　　　　　　　s.iloc[[1,2,3]]
　　　　　　结果：
　　　　　　　　b    65
　　　　　　　　c    64
　　　　　　　　d    99
　　　　　　　　dtype: int32

　　　1.2.2 显示索引切片和隐士索引切片

　　　　　　　显示索引切片： index和loc

　　　　　　　隐式索引切片：整数索引值和iloc

　　　　　对示例二进行操作：

　　　　　　显示索引切片
　　　　　　切取一个值
　　　　　　　　s.loc['b']

　　　　　　切去多个值
　　　　　　　　s.loc['a':'c']
　　　　　　结果：
　　　　　　　　a    85
　　　　　　　　b    65
　　　　　　　　c    64
　　　　　　　　dtype: int32

　　　　　　隐士索引切片　　　

　　　　　　隐式索引切取一个值
　　　　　　　　s.iloc[1]
　　　　　　结果： 83

　　　　　　隐士索引取多个值
　　　　　　　　s.iloc[[1,2,3]]
　　　　　　结果：
　　　　　　　　b    65
　　　　　　　　c    64
　　　　　　　　d    99
　　　　　　　　dtype: int32

 　　1.3 Series 的基本概念