一、关于Pandas
【简介】： pandas是建立在Numpy基础上的高效数据分析处理库，是Python的重要数据分析库。pandas提供了众多的高级函数，极大地简化了数据处理的流程，尤其是被广泛地应用于金融领域的数据分析。
【学习参考】pandas官网： http://pandas.pydata.org/
pandas
二、Pandas特点
pandas主要特点主要有以下几个方面，力图营造一个Pandas共呢能十分强大的印象：
- 带有标签的数据结构，Pandas库主要围绕Series类型（一维）和DataFrame类型（二维）这两种数据结构。
- 允许简单索引和多级索引；
- 轻松处理浮点数据中的丢失数据（以NaN表示）以及非浮点数据；
- 功能强大，灵活的按组功能来执行对数据集拆分申请，联合行动，对于聚合和转换数据；
- 可以轻松地将其他Python和NumPy数据结构中的不同索引的数据转换为DataFrame对象；
- 基于智能标签的切片，花式索引和 大型数据集的子集；
- 直观的合并和连接数据集；
- 数据集的灵活的重塑和旋转；
【重点指南】：下面将重点介绍pandas 中的三大数据结构：Series、DATa Frame、Index；
三、Series类型
【介绍】：Series可以运用ndarray或字典的几乎所有索引操作和函数，融合了字典和ndarray的优点。
# 导入包
import numpy as np
import pandas as pd
运行环境-基于jupyter-notebook
1、把series当成Numpy的数组来操作
data[1:3]
输出：
1 0.50
2 0.75
dtype: float64
【注释】：Series定义时，可以自己指定索引。
2、将Series当成一个特殊的字典
population_dict = {'Californis':345987634,'New York':40768934,'Florida':76543212,'Illinois':156898456}
population = pd.Series(population_dict)
population
Series
【注释】：Series可以像访问字典一样的访问，但是Series比字典强大，支持数组形式的操作；
population['Californis']
population['New York':'Californis']
3、创建series对象
基本形式：pd.Series(data,index=index),(index是可选参数)。
- data 可以是列表或者numpy 数组；
- data 可以是一个标量。创建时会被重复填充到各个索引上。
-
data 可以是一个字典；
创建series对象.png
【注释】：每一种创建方式，都可以通过指定的索引，筛选需要的结果；
四、DataFrame类型
【介绍】：DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。
（1）、将DataFrame对象当成Numpy数组
area_dict= {'Californis':336784,'New York':4908874,'Florida':43212,'Illinois':12986}
area = pd.Series(area_dict)
states = pd.DataFrame({'population':population,'area':area})
states
获取DataFrame索引对象
# 行索引对象
states.index
# 列索引对象
states.columns
# 默认按列获取数据
states['population']
（2）、创建DataFrame对象
1、通过Series创建
area_dict= {'Californis':336784,'New York':4908874,'Florida':43212,'Illinois':12986}
area = pd.Series(area_dict)
pd.DataFrame(population,columns=['population'])
# columns: 用来指定列的索引名称；
---
输出：
population
Californis 345987634
New York 40768934
Florida 76543212
Illinois 156898456
2、通过字典列表创建
data = [{'a':i,'b':2*i} for i in range(3)]
pd.DataFrame(data)
---
输出：
a b
0 0 0
1 1 2
2 2 4
【注释】： 如果字典中有些键不存在,Pandas 会用缺失值NaN来表示
3、通过Series对象字典来创建
pd.DataFrame({'population':population,'area':area})
--
输出：
population area
Californis 345987634 336784
New York 40768934 4908874
Florida 76543212 43212
Illinois 156898456 12986
4、通过Numpy 的二维数组创建
5、从Numpy 的结构化数组创建
【小提示】：默认情况下，Dataframe和Series之间的算术运算会将Series的索引匹配到的Dataframe的列，沿着列一直向下传播。若索引找不到，则会重新索引产生并集。
五、 Index 类型
【介绍】： pandas的索引对象负责管理轴标签和其他元数据（比如轴名称等）。构建Series或DataFrame时，所用到的任何数组或其他序列的标签都会被转换成一个Index。Index对象不可修改，从而在多个数据结构之间安全共享。
（1）使用Pandas创建Index对象
- 1、将Index看做不可变得数组
ind[1]
ind[::2]
print(ind.size,ind.shape, ind.ndim,ind.dtype)
# Index 对象：拥有与Numpy数组相似的属性
# 注意，Index对象是不可变的，这样使得多个Series或者DataFrame之间共享数据更安全。
-
2、将Index看做有序的集合
（2）Pandas属性与方法汇总
| 属性或方法 | 说明 |
|---|---|
axes |
返回行轴标签列表 |
dtype/dtypes |
返回对象的数据类型 |
empty |
如果系列为空，则返回True |
ndim |
返回底层数据的维数 |
size |
元素总数 |
values |
将系列作为ndarray返回 |
head() |
返回前n行 |
tail() |
返回最后n行 |
T |
转置行和列，适用于DataFrame |
关于更多Pandas的使用，可参考：https://blog.csdn.net/lolita0164/article/details/80258990
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