- Pandas含有使数据清洗和分析工作变得更快更简单的数据结构和操作工具
- Pandas经常和其他工具一同使用，如数值计算工具Numpy和Scipy，分析库的statsmodels和scikit-learn，和数据可视化库matplotlib
- 虽然Pandas采用了大量的Numpy的编码风格，但二者最大的不同是pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的,而Numpy更适合处理同一的数值数组数据
- Pandas的主要数据结构：Series和DataFrame
Series
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Series是一种类似于一维数组的对象，它是由一组数据（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。
索引在左边，值在右边
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没有为数据指定索引时，会自动创建一个0到N-1的整数型索引。可以通过Series的Values和index属性获取其数组表示形式和索引对象。
- 还可以将Series看成是一个定长的有序字典，因为它是索引值到数据值的一个映射。
- 如果数据被存放在一个python字典中，也可以直接通过这个字典来创造Series
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Series对象本身及其索引都有一个name属性，该属性和pandas其他关键功能关系非常密切
- Series的index可以通过赋值的形式直接修改
obj.index = [" ", " ",...]
DataFrame
- DataFrame是一个表格型数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型。DataFrame既有行索引，也有列索引
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创建DataFrame最简单的方法就是直接传入一个由等长列表或Numpy数组构成的字典。
- 如果传入的列在数据中找不到，就会在结果中产生缺失值NaN
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获取
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赋值
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另一种常见的数据形式是嵌套字典，如果嵌套字典传给DataFrame，pandas就会被解释为：外层字典的键作为列，内层键作为行索引
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也可以给DataFrame设置index和columns的name
- 与python的集合不同，pandas的index可以包含重复的标签
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index的方法和属性
基本功能
重新索引
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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。
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对列也可以重新索引
丢弃指定轴上的项
axis=1 即 axis='columns'
索引，选取和过滤
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对于Series的索引
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对于DataFrame的索引
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用loc（轴标签）和iloc（整数索引）进行选取
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还可加入相关的条件
为了更标准，索引的时候最好用上loc或者iloc
算数运算和数据对齐
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pandas最重要的一个功能是，它可以对不同索引的对象进行算术运算。在将对象相加时，如果存在不同的索引对，则结果的索引就是该索引对的并集。
将在两个series都有的索引的值相加，其他的索引变为NaN
对于DataFrame，对齐操作会同时发生在行和列上。如果没有公用的行或列标签，结果都会是空。
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有时，我们希望当一个对象中某个标签在另一个对象中找不到时，填充一个特殊值（比如0）
填充了原本的值
排序
- 根据索引排序：
df.sort_index(axis=1)，默认axis=0 - 根据值排序：
df.sort_values(by="column_name") -
ranck()：为各组分配一个平均排名
相当于把计量资料变为等级资料
汇总
NA值会被自动排除，除非整个切片都是NA，可以通过
skipna = False禁止该功能
一次性产生多个汇总统计
唯一值
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