pandas入门
目录
- 一、Series
- 二、DataFrame
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- 索引、添加值和删除值
- 索引对象
- 三、基本功能
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- 1、重新索引
- 2、丢弃指定轴上的项
- 3、索引、选取和过滤
- 4、用loc和iloc进行选取
- 5、在算术方法中填充值
- 6、排序和排名
- 四、汇总和计算描述统计
pandas两个常用的工具数据结构：Series和DataFrame
一、Series
Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）以及 一组与之相关的数据标签（即索引）组成。仅由一组数据即可产生最简单的
Series：
obj = pd.Series([4, 7, -5, 3])
obj
在索引过程中 可以有很多种形式
obj2 = pd.Series([4, 7, -5, 3], index=['d', 'b', 'a', 'c'])
obj2
obj2.index
sdata = {'Ohio': 35000, 'Texas': 71000, 'Oregon': 16000, 'Utah': 5000}
obj3 = pd.Series(sdata)
obj3
states = ['California', 'Ohio', 'Oregon', 'Texas']
obj4 = pd.Series(sdata, index=states)
obj4
二、DataFrame
建DataFrame的办法有很多，最常用的一种是直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成的字典：
data = {'state': ['Ohio', 'Ohio', 'Ohio', 'Nevada', 'Nevada', 'Nevada'],
'year': [2000, 2001, 2002, 2001, 2002, 2003],
'pop': [1.5, 1.7, 3.6, 2.4, 2.9, 3.2]}
frame = pd.DataFrame(data)
如果你使用的是Jupyter notebook，pandas DataFrame对象会以对浏览器友好的HTML表格的方式呈现。
如果指定了列序列，则DataFrame的列就会按照指定顺序进行排列：
pd.DataFrame(data, columns=['year', 'state', 'pop'])
索引、添加值和删除值
#索引 也可以用series中的索引方法
frame2.loc['three']
#添加值
frame2['debt'] = np.arange(6.)
val = pd.Series([-1.2, -1.5, -1.7], index=['two', 'four', 'five'])
frame2['debt'] = val
#添加bool值
frame2['eastern'] = frame2.state == 'Ohio'
frame2
#删除
del frame2['eastern']
frame2.columns
下表给出了DataFrame构造函数所能接受的各种数据
索引对象
用到index这个函数
obj = pd.Series(range(3), index=['a', 'b', 'c'])
index = obj.index
index
index[1:]
# 字典的形式
dup_labels = pd.Index(['foo', 'foo', 'bar', 'bar'])
dup_labels
三、基本功能
1、重新索引
pandas对象的一个重要方法是reindex，其作用是创建一个新对象，它的数据符合新的索引。
obj = pd.Series([4.5, 7.2, -5.3, 3.6], index=['d', 'b', 'a', 'c'])
obj2 = obj.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
对于时间序列这样的有序数据，重新索引时可能需要做一些插值处理。method选项即可达到此目的，例如，使用ffill可以实现前向值填充：
借助DataFrame，reindex可以修改（行）索引和列。只传递一个序列时，会重新索引结果的行：
列可以用columns关键字重新索引：
2、丢弃指定轴上的项
丢弃某条轴上的一个或多个项很简单，只要有一个索引数组或列表即可。由于需要执行一些数据整理和集合逻辑，所以drop方法返回的是一个在指定轴上删除了指定值的新对象：
obj = pd.Series(np.arange(5.), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
new_obj = obj.drop('c')
obj.drop(['d', 'c'])
a 0.0
b 1.0
e 4.0
dtype: float64
data = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4, 4)),
index=['Ohio', 'Colorado', 'Utah', 'New York'],
columns=['one', 'two', 'three', 'four'])
data.drop(['Colorado', 'Ohio'])
通过传递axis=1或axis='columns’可以删除列的值：
data.drop('two', axis=1)
data.drop(['two', 'four'], axis='columns')
3、索引、选取和过滤
索引
切片
过滤
4、用loc和iloc进行选取
对于DataFrame的行的标签索引，我引入了特殊的标签运算符loc和iloc。它们可以让你用类似NumPy的标记，使用轴标签（loc）或整数索引（iloc），从DataFrame选择行和列的子集。
这两个索引函数也适用于一个标签或多个标签的切片：
5、在算术方法中填充值
df1 = pd.DataFrame(np.arange(12.).reshape((3, 4)),
columns=list('abcd'))
df2 = pd.DataFrame(np.arange(20.).reshape((4, 5)),
columns=list('abcde'))
df2.loc[1, 'b'] = np.nan
df1
df2
df1 + df2
使用df1的add方法，传入df2以及一个fill_value参数：
指定一个填充值
6、排序和排名
根据条件对数据集排序（sorting）也是一种重要的内置运算。要对行或列索引进行排序（按字典顺序），可使用sort_index方法，它将返回一个已排序的新对象：
obj = pd.Series(range(4), index=['d', 'a', 'b', 'c'])
obj.sort_index()
对于DataFrame，则可以根据任意一个轴上的索引进行排序：
数据默认是按升序排序的，但也可以降序排序：
当排序一个DataFrame时，你可能希望根据一个或多个列中的值进行排序。将一个或多个列的名字传递给sort_values的by选项即可达到该目的：
四、汇总和计算描述统计
