第三周pandas入门（数据类型）

一、Series数组类型

Series相当于带标签的一维数组，DataFrame相当于二维或者多维数组 

Series由一个标签类与数组一一对应；series的基本操作类似于ndarray和字典，根据索引对齐；

numpy和pandas的对比

series由数据和数据的索引构成

Series例子 自定义索引 series创建

series创建方法，标量创建：index不能省略；表示要生产三个数

从字典创建Series的类型：series类型数据本身很像字典的数据类型， 字典的键变成索引，字典的值变成series的值，当指定了顺序之后就按照index的顺序来

Series测试代码 从ndarray类型创建Series 总结

二、Series类型的基本操作

创建

创建 索引的类型 基本操作 切片以及numpy的操作 series的切片以及结合numpy的操作

保留字in只能测试自定义索引，不能判断自动索引；

b.get('f',100):：根据索引f查找值，如果找不到索引那么就返回100；

索引

Series类型对齐操作

当进行Series类型的加法时，相同索引的值相加，索引不同的都置为空；

series修改操作

dataframe类型：

定义

dataframe类型纵向列索引是index,横向行索引的是cloumn，对纵向进行操作时，要指明axis=0，对横向操作则是axis=1;

dataframe类型的创建：

一维数组

一维ndarray对象字典创建

通过numpy创建dataframe

通过字典创建DataFrame,生成的自动索引