（一）介绍
Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
（二）序列（Series）
序列（Series）是Python中的列表、元组的高级版本。序列与上期介绍的一维数组类似，具有更好的广播效应，既可以与一个标量进行运算，又可以进行元素级函数的计算。
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一个简单的列表相加直接报错了
image.png
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使用序列（Series）相加没有出现报错的情况
image.png
（三）序列的使用姿势
这里序列的使用包括序列的索引，成员关系，排重，排序，计数，抽样，统计运算
"""
序列的索引，成员关系，排重，排序，计数，抽样，统计运算
"""
print('****** 序列的索引，成员关系，排重，排序，计数，抽样，统计运算 ******')
import numpy as np
np.random.seed(1)
s1 = pd.Series(np.random.randint(size=5,low=1,high=10))
print(s1,'\n')
print('**** 取第一个元素 ****')
print(s1[0],'\n')
print('**** 取第2~3个元素 ****')
print(s1[1:3],'\n')
print('**** 依次取元素，步长为2 ****')
print(s1[::2],'\n')
print('倒数取元素(简洁并高速)：')
print(s1)
print(s1.iat[-3],'\n')
print(s1[-3:],'\n')
print('布尔索引：')
s2 = pd.Series(np.random.randint(size=5,low=1,high=100))
print(s2)
# 取出>=70的值
print(s2[s2>=70])
# 取出40到50之间的值
print('------')
print(s2[s2>=10][s2<=50])
# 一个向量的元素是否包含于另一个向量 np.in1d
arr1 = np.array([1,2,3,4])
arr2 = np.array([10,20,3,40])
print(np.in1d(arr1,arr2),'\n')
s1 = pd.Series(['A','B','C','D'])
s2 = pd.Series(['X','A','Y','D'])
print('s1 是否包含于 s2中')
print(s1.isin(s2),'\n')
print(np.in1d(s1,s2),'\n')
# 序列去重及水平统计
s = np.random.randint(size=1000,low=1,high=4)
print('序列去重及水平统计','\n',s)
# 排重
print(pd.unique(s),'\n')
# 水平统计
print(pd.value_counts(s))
# 序列的排序
s = pd.Series(np.random.normal(size=4))
# 序列索引排序
print(s.sort_index(ascending=False),'\n')# 降序排序
# 序列的值排序
print(s.sort_values()) # 按序列的实际值升序排序
图片一.png
图片二.png
图片三.png
图片四
（四）抽样
# 抽样
print('*********** 抽样 ********** ')
"""
s.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)
n：指定抽取的样本量；
frac：指定抽取的样本比例；
replace：是否有放回抽样，默认无放回；
weights：指定样本抽中的概率，默认等概论抽样；
random_state：指定抽样的随机种子
"""
# 从1...100中随机抽取3个幸运儿
r_1 = pd.Series(range(1, 101))
print(r_1.sample(n=3, random_state=2), '\n')
# 从1...5中有放回的抽取3个值
r_2 = pd.Series(range(1,6))
print(r_2.sample(n=3,replace=True,random_state=2),'\n')
# 从男、女性别中不等概率抽10个样本
r_3 = pd.Series(['男','女'])
s_3 = r_3.sample(n=10,replace=True,weights=[0.2,0.8],random_state=3)
print(s_3,'\n')
抽样
（五）统计运算
这里的统计函数与上一篇Numpy的统计函数相差不多，故没有进行多的实践，
print('******** 统计运算 *********')
np.random.seed(123)
s = pd.Series(np.random.randint(size=100,low=10,high=30))
print('原始值：',s,'\n')
s_des = s.describe()
print(s_des,'\n')
# 判断一个元素是否为缺失元素 isnull
s = pd.Series([1,2,np.nan,4,np.nan,6])
print(s,'\n')
print(s.isnull)
统计运算
统计运算二
<声明：统计运算的用例大了些，只能截取部分的结果>
（六）其他统计函数
s.min() # 最小值
s.quantile(q=[0,0.25,0.5,0.75,1]) # 分位数函数
s.median() # 中位数
s.mode() # 众数
s.mean() # 平均值
s.mad() # 平均绝对误差
s.max # 最大值
s.sum() # 和
s.std() # 标准差
s.var() # 方差
s.skew() # 偏度
s.kurtosis() # 峰度
s.cumsum() # 和的累计，返回序列
s.cumprod() # 乘积的累积，返回序列
s.product() # 序列元素乘积
s.diff() # 序列差异（微分），返回序列
s.abs() # 绝对值，返回序列
s.pct_change() # 百分比变化 ，返回序列
s.corr(s2) # 相关系数
s.ptp() # 极差 R中的range函数
附上全部代码：
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2018/4/4 14:45
# @Author : 蛇崽
# @Email : 643435675@QQ.com
# @File : pandas_learning.py(pandas库的学习:向量，数据框的处理)
import pandas as pd
m_list = [1,3,5]
# 将列表转换为序列
pd_series = pd.Series(m_list)
pd_result = pd_series+10
print(pd_result)
ls1 = [1,3,5]
series1 = pd.Series(ls1)
# x^2
temp = pow(series1,2)
print(temp)
"""
序列的索引，成员关系，排重，排序，计数，抽样，统计运算
"""
print('****** 序列的索引，成员关系，排重，排序，计数，抽样，统计运算 ******')
import numpy as np
np.random.seed(1)
s1 = pd.Series(np.random.randint(size=5,low=1,high=10))
print(s1,'\n')
print('**** 取第一个元素 ****')
print(s1[0],'\n')
print('**** 取第2~3个元素 ****')
print(s1[1:3],'\n')
print('**** 依次取元素，步长为2 ****')
print(s1[::2],'\n')
print('倒数取元素(简洁并高速)：')
print(s1)
print(s1.iat[-3],'\n')
print(s1[-3:],'\n')
print('布尔索引：')
s2 = pd.Series(np.random.randint(size=5,low=1,high=100))
print(s2)
# 取出>=70的值
print(s2[s2>=70])
# 取出40到50之间的值
print('------')
print(s2[s2>=10][s2<=50])
# 一个向量的元素是否包含于另一个向量 np.in1d
arr1 = np.array([1,2,3,4])
arr2 = np.array([10,20,3,40])
print(np.in1d(arr1,arr2),'\n')
s1 = pd.Series(['A','B','C','D'])
s2 = pd.Series(['X','A','Y','D'])
print('s1 是否包含于 s2中')
print(s1.isin(s2),'\n')
print(np.in1d(s1,s2),'\n')
# 序列去重及水平统计
s = np.random.randint(size=1000,low=1,high=4)
print('序列去重及水平统计','\n',s)
# 排重
print(pd.unique(s),'\n')
# 水平统计
print(pd.value_counts(s))
# 序列的排序
s = pd.Series(np.random.normal(size=4))
# 序列索引排序
print(s.sort_index(ascending=False),'\n')# 降序排序
# 序列的值排序
print(s.sort_values()) # 按序列的实际值升序排序
# 抽样
print('*********** 抽样 ********** ')
"""
s.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)
n：指定抽取的样本量；
frac：指定抽取的样本比例；
replace：是否有放回抽样，默认无放回；
weights：指定样本抽中的概率，默认等概论抽样；
random_state：指定抽样的随机种子
"""
# 从1...100中随机抽取3个幸运儿
r_1 = pd.Series(range(1, 101))
print(r_1.sample(n=3, random_state=2), '\n')
# 从1...5中有放回的抽取3个值
r_2 = pd.Series(range(1,6))
print(r_2.sample(n=3,replace=True,random_state=2),'\n')
# 从男、女性别中不等概率抽10个样本
r_3 = pd.Series(['男','女'])
s_3 = r_3.sample(n=10,replace=True,weights=[0.2,0.8],random_state=3)
print(s_3,'\n')
print('******** 统计运算 *********')
np.random.seed(123)
s = pd.Series(np.random.randint(size=100,low=10,high=30))
print('原始值：',s,'\n')
s_des = s.describe()
print(s_des,'\n')
# 判断一个元素是否为缺失元素 isnull
s = pd.Series([1,2,np.nan,4,np.nan,6])
print(s,'\n')
print(s.isnull)
print('********** pandas 其他统计函数 ************')
others =\
"""
s.min() # 最小值
s.quantile(q=[0,0.25,0.5,0.75,1]) # 分位数函数
s.median() # 中位数
s.mode() # 众数
s.mean() # 平均值
s.mad() # 平均绝对误差
s.max # 最大值
s.sum() # 和
s.std() # 标准差
s.var() # 方差
s.skew() # 偏度
s.kurtosis() # 峰度
s.cumsum() # 和的累计，返回序列
s.cumprod() # 乘积的累积，返回序列
s.product() # 序列元素乘积
s.diff() # 序列差异（微分），返回序列
s.abs() # 绝对值，返回序列
s.pct_change() # 百分比变化 ，返回序列
s.corr(s2) # 相关系数
s.ptp() # 极差 R中的range函数
"""
print(others)
p1 = np.random.randint(low=10,high=999,size=200)
min1 = p1.min()
max1 = p1.max()
print(min1)
print(max1)
cum1 = p1.cumsum()
print(cum1)
m1 = p1.mean()
print(m1)
print(p1.sum())
以上更新截止：2018/04/07 22:46
你还可以学习：
数据挖掘之Numpy详细了解
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