一、pandas简介
pandas是一个强大的Python数据分析的工具包，是基于NumPy构建的。
1、pandas的主要功能
(1)具备对其功能的数据结构DataFrame、Series
(2)集成时间序列功能
(3)提供丰富的数学运算和操作
(4)灵活处理缺失数据
2、安装和引用
# 安装方法：
# pip install pandas
# 引用方法：
import pandas as pd二、Series——一维数据对象
Series是一种类似于一维数组的对象，由一组数据和一组与之相关的数据标签（索引）组成。
# Series创建方式
>>> import pandas as pd
>>> pd.Series([2,3,4,5])
0 2
1 3
2 4
3 5
dtype: int64
>>> pd.Series([2,3,4,5], index=['a','b','c','d'])
a 2
b 3
c 4
d 5
dtype: int64 获取值数组和索引数组：values属性和index属性。
Series比较像列表（数组）和字典的结合体。
1、Series——使用特性
(1)Series支持array的特性(下标)
# 从ndarray创建Series：Series(arr)
>>> import numpy as np
>>> pd.Series(np.arange(5))
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
dtype: int64
# 与标量运算：sr*2
>>> sr = pd.Series([2,3,4,5], index=['a','b','c','d'])
>>> sr
a 2
b 3
c 4
d 5
dtype: int64
>>> sr*2
a 4
b 6
c 8
d 10
dtype: int64
>>> sr+2
a 4
b 5
c 6
d 7
dtype: int64
# 两个Series运算：sr1+sr2
>>> sr + sr
a 4
b 6
c 8
d 10
dtype: int64
# 索引：sr[0],sr[[1,2,4]]
>>> sr[0]
2
>>> sr[[1,2,3]]
b 3
c 4
d 5
dtype: int64
# 切片：sr[0:2]
>>> sr[0:2]
a 2
b 3
dtype: int64
# 通用函数(最大值、绝对值等)，如：np.abs(sr)
>>> sr.max()
5
>>> np.abs(sr)
a 2
b 3
c 4
d 5
dtype: int64
# 布尔值过滤：sr[sr>0]
>>> sr>4
a False
b False
c False
d True
dtype: bool
>>> sr[sr>4]
d 5
dtype: int64(2)Series支持字典的特性(标签)
# 从字典创建Series：Series(dic)
>>> sr = pd.Series({'a':3, 'b':2, 'c':4})
>>> sr
a 3
b 2
c 4
dtype: int64
# in运算：'a' in sr
>>> 'a' in sr
True
>>> 'e' in sr
False
>>> for i in sr:
print(i) # 只遍历打印值，而不是打印键
3
2
4
# 键索引：sr['a'], sr[['a','b','c']]
>>> sr['a']
3
>>> sr[['a','b','c']]
a 3
b 2
c 4
dtype: int64
# 获取索引对应及对应值
>>> sr.index
Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')
>>> sr.index[0]
'a'
>>> sr.values
array([1, 2, 3, 4])
>>> sr = pd.Series([1,2,3,4],index=['a','b','c','d'])
sr
a 1
b 2
c 3
d 4
dtype: int64
>>> sr[['a','c']]
a 1
c 3
>>> sr['a':'c'] # 标签形式索引切片(前包后也包)
a 1
b 2
c 3
dtype: int642、Series——整数索引问题
整数索引的pandas对象往往会使新手抓狂。
>>> sr = pd.Series(np.arange(4.))
>>> sr
0 0.0
1 1.0
2 2.0
3 3.0
dtype: float64
>>> sr[-1]
报错信息
KeyError: -1
>>> sr = pd.Series(np.arange(10))
>>> sr
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
6 6
7 7
8 8
9 9
dtype: int64
>>> sr2 = sr[5:].copy() # 切片后复制
>>> sr2 # 可以看到索引还是保留之前的值
5 5
6 6
7 7
8 8
9 9
dtype: int64 如果索引是整数类型，则根据整数进行下标获取值时总是面向标签的。（意思是说，当索引值为整数时，索引一定会解释为标签）
解决方法：
# loc属性：将索引解释为标签
>>> sr2.loc[7]
7
# iloc属性：将索引解释为下标
sr2.iloc[3]
8因此涉及到整数的时候一定要loc和iloc指明，中括号里的索引是标签还是下标。
3、Series——数据对齐
pandas在进行两个Series对象的运算时，会按索引进行对齐然后计算。
（1）Series对象运算
>>> sr1 = pd.Series([12,23,34], index=['c','a','d'])
>>> sr2 = pd.Series([11,20,10], index=['d','c','a'])
>>> sr1 + sr2
a 33 # 23+10
c 32 # 12+20
d 45 # 34+11
dtype: int64
>>> sr1 = pd.Series([12,23,34], index=['c','a','d'])
>>> sr2 = pd.Series([11,20,10,21], index=['d','c','a','b'])
>>> sr1 + sr2 # 不一样长Series相加
a 33.0
b NaN # 在pandas中用来当做数据缺失值
c 32.0
d 45.0
dtype: float64
>>> sr1 = pd.Series([12,23,34], index=['c','a','d'])
>>> sr2 = pd.Series([11,20,10], index=['b','c','a'])
>>> sr1 + sr2
a 33.0
b NaN
c 32.0
d NaN
dtype: float64 如果两个Series对象的索引不完全相同，则结果的索引是两个操作数索引的并集。
如果只有一个对象在某索引下有值，则结果中该索引的值为nan(缺失值)。
（2）灵活算术方法
灵活算术方法：add,sub,div,mul（分别对应加减乘除）。
>>> sr1 = pd.Series([12,23,34], index=['c','a','d'])
>>> sr2 = pd.Series([11,20,10], index=['b','c','a'])
>>> sr1.add(sr2)
a 33.0
b NaN
c 32.0
d NaN
dtype: float64
>>> sr1.add(sr2, fill_value=0) # 标签对应的值一个有一个没有，没有的那个赋值为0
a 33.0
b 11.0
c 32.0
d 34.0
dtype: float644、Series——缺失值处理
缺失数据：使用NaN(Not a Number)来表示缺失数据。其值等于np.nan。
内置的None值也会被当做NaN处理。
(1)处理缺失数据的相关方法
>>> sr = sr1+sr2
>>> sr
a 33.0
b NaN
c 32.0
d NaN
dtype: float64
# dropna():过滤掉值为NaN的行
# fillna():填充缺失数据
# isnull():返回布尔数组，缺失值对应为True(判断是否为缺失数据)
>>> sr.isnull()
a False
b True # True的是NaN
c False
d True
dtype: bool
# notnull():返回布尔数组，缺失值对应为False
sr.notnull()
a True
b False # False对应NaN
c True
d False
dtype: bool(2)缺失值处理方式一：过滤缺失数据
# sr.dropna()
>>> sr.dropna()
a 33.0
c 32.0
dtype: float64
# sr[data.notnull()]
>>> sr[sr.notnull()] # 剔除所有缺失值的行
a 33.0
c 32.0
dtype: float64(3)缺失值处理方式二：填充缺失数据
# fillna()
>>> sr.fillna(0) # 给缺失值赋值为0
a 33.0
b 0.0
c 32.0
d 0.0
dtype: float64
>>> sr.mean() # 剔除NaN求得平均值
32.5
>>> sr.fillna(sr.mean()) # 给缺失值填充平均值
a 33.0
b 32.5
c 32.0
d 32.5
dtype: float645、Series数据对象小结
Series是数组和字典的结合体，可以通过下标和标签来访问。
当索引值为整数时，索引一定会解释为标签。可以使用loc和iloc来明确指明索引被解释为标签还是下标。
如果两个Series对象的索引不完全相同，则结果的索引是两个操作数索引的并集。
如果只有一个对象在某索引下有值，则结果中该索引的值为nan(缺失值)。
缺失数据处理方法：dropna（过滤）、fillna（填充）。
三、DataFrame——二维数据对象
DataFrame是一个表格式的数据结构，含有一组有序的列（即：好几列）。
DataFrame可以被看做是由Series组成的字典，并且共用一个索引。
# 创建方式：
# 方法一：通过一个字典来创建
>>> pd.DataFrame({'one':[1,2,3],'two':[4,5,6]})
one two
0 1 4
1 2 5
2 3 6
>>> pd.DataFrame({'one':[1,2,3],'two':[4,5,6]}, index=['a','b','c']) # index指定行索引
one two
a 1 4
b 2 5
c 3 6
# 方法二：用Series来组成字典
>>> pd.DataFrame({'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),'two':pd.Series([1,2,3,4],index=['b','a','c','d'])})
one two
a 1.0 2
b 2.0 1
c 3.0 3
d NaN 4
# MacBook-Pro:pandas hqs$ vi test.csv # 创建并写入csv文件
# a,b,c
# 1,2,3
# 2,4,6
# 3,6,9
# csv文件读取和写入：
>>> pd.read_csv('test.csv') # read_csv():读取csv文件
a b c
0 1 2 3
1 2 4 6
2 3 6 9
>>> df = pd.DataFrame({'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),'two':pd.Series([1,2,3,4],index=['b','a','c','d'])})
>>> df
one two
a 1.0 2
b 2.0 1
c 3.0 3
d NaN 4
>>> df .to_csv('test2.csv') # to_csv():写入csv文件
# MacBook-Pro:pandas hqs$ vi test2.csv # 查看csv文件，缺失的值自动为空
# ,one,two
# a,1.0,2
# b,2.0,1
# c,3.0,3
# d,,41、DataFrame——常用属性
>>> df= pd.DataFrame({'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),'two':pd.Series([1,2,3,4],index=['b','a','c','d'])})
>>> df
one two
a 1.0 2
b 2.0 1
c 3.0 3
d NaN 4
# index:获取行索引
>>> df.index
Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')
# columns:获取列索引
>>> df.columns
Index(['one', 'two'], dtype='object')
# values:获取值数组（一般是二维数组）
>>> df.values
array([[ 1., 2.],
[ 2., 1.],
[ 3., 3.],
[nan, 4.]])
# T:转置
>>> df
one two
a 1.0 2
b 2.0 1
c 3.0 3
d NaN 4
>>> df.T # 行变成列，列变成行
a b c d
one 1.0 2.0 3.0 NaN
two 2.0 1.0 3.0 4.0
# describe():获取快速统计
>>> df.describe()
one two
count 3.0 4.000000 # 统计每一列个数
mean 2.0 2.500000 # 统计每一列平均数
std 1.0 1.290994 # 统计每一列标准差
min 1.0 1.000000 # 统计每一列最小值
25% 1.5 1.750000 # 1/4位上的数
50% 2.0 2.500000 # 1/2位上的数
75% 2.5 3.250000 # 3/4位上的数
max 3.0 4.000000 # 统计每一列最大值2、DataFrame——索引和切片
3、DataFrame——数据对齐和缺失数据
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