pandas认识

import  numpy as  np
import  pandas as pd
# pandas 主要是用来进行数据处理的库，
# 里面不仅包含了数据处理、甚至还有 统计分析、相关计算，其内部封装了numpy 相关组件

# numpy 核心 ---多维数组-ndarray
# pandas 要做数据处理---也有承载
#  结构三种形式----
# series ---一维结构（了解） ----2
# dataframe  ----二维结构（重点）----1
# pannel---三维结构（知道）--


# # 加载数据
# res = np.load("./国民经济核算季度数据.npz", allow_pickle=True)
#
# # 获取数据
# columns = res['columns']
# values = res['values']
#
# print("columns：
", columns)
# print("values:
", values)

# 数组拼接
# data = np.concatenate(([columns],values),axis=0)
# print(data)
# print("*"*50)

#  如何将 数组 -->转化成   我们想要的 比较好看的行列 结构
# 如何将数组 转化为 dataframe

# df  相对于数组 多了 行索引  与列索引
# 可以自己指定 列索引columns
# 也可以指定行索引  index
# index =["index_"+ str(i)  for i  in np.arange(69)]
#
# df = pd.DataFrame(values,columns=columns,index=index)
#
# print(df)
# print(type(df))
#
# print("*"*50)


#  如何将df ---》转化为series

#  series  只有行索引，没有列索引
#  series 只是dataframe 取一列数据的特殊情况
# se = df['时间']
#
# print(se)
#
# print(type(se))


#  自己生成一个df
# d = {'col1': [0,1,2], 'col2': [1,2,3],'col3': [1,2,3]}
#
# df = pd.DataFrame(data=d,index=['h','g','k'])
# print(df)
# print(type(df))
#
# print("*"*50)
# # 拿取多列
# res = df[['col1','col2']]
# print(res)
# print(type(res))

# 自己生成一个series
# se = pd.Series([1, 2, 3],index=['k','l','o'])
#
# print(se)
# print(type(se))