关于 Pandas
Pandas 库基于 Numpy 库，提供了很多用于数据操作与分析的功能。

1. 安装与使用
安装：
pip install pandas
根据惯例，我们使用如下的方式引入 pandas：import pandas as pd
两个常用数据类型:
pandas 提供两个常用的数据类型：
• Series
• DataFrame

In [1]:
import pandas as pd

2.Series 类型
Series 类型类似于 Numpy 的一维数组对象，可以将该类型看做是一组数据与数据相关的标签（索引）联合而构成（带有标签的一维数组对象）。
1. 创建方式
Series 常用的创建（初始化）方式：
• 列表等可迭代对象
• ndarray 数组对象
• 字典对象
• 标量

In [3]:

1. 使用列表创建 series

s=pd.Series([1,2,3])

左边的 0 1 2 位置标签 key

print(s,type(s))

2. 使用字典来创建，可以直接使用字典类型指定每个元素的标签

s=pd.Series({“a”:10,”b”:20,”c”:30})
print(s)

a 10
b 20
c 30
dtype: int64

2. 相关属性
• index
• values
• shape
• size
• dtype
Series 对象可以通过 index 与 values 访问索引与值。其中，我们也可以通过修改 index 属性来修改 Series 的索引。说明：
• 如果没有指定索引，则会自动生成从 0 开始的整数值索引，也可以使用 index 显式指定索引。
• 当数值较多时，可以通过 head 与 tail 访问前 / 后 N 个数据。
• Series 对象的数据只能是一维数组类型。

In [10]:

index 属性 创建了 series 的时候，每个元素的标签，就是 index

如果创建的时候，没有指定 index 属性，使用 0 1 2…. 位置索引来充当 index

如果指定了 index，使用指定的值来充当表标签

s=pd.Series([1,2,3],index=[“a”,”b”,”c”])

索引能不能用整数来充当呢？可以, 但是不建议这样使用

s=pd.Series([1,2,3],index=[2,3,4])

s

s[2]

print(s.shape) # size 都是用来显示 series 中有多少个元素的

(3,)

3.Series 相关操作
Series 在操作上，与 Numpy 数据具有如下的相似性：
• 支持广播与矢量化运算。
• 支持索引与切片。
• 支持整数数组与布尔数组提取元素。
1. 运算
Series 类型也支持矢量化运算与广播操作。计算规则与 Numpy 数组的规则相同。同时，Numpy 的一些函数，也适用于 Series 类型，例如，np.mean，np.sum 等。
多个 Series 运算时，会根据索引进行对齐。当索引无法匹配时，结果值为 NaN（缺失值）。说明：
• 我们可以通过 pandas 或 Series 的 isnull 与 notnull 来判断数据是否缺失。
• 除了运算符以外，我们也可以使用 Series 对象提供的相关方法进行运算【可以指定缺失的填充值】。
• 尽管 Numpy 的一些函数，也适用于 Series 类型，但 Series 与 ndarray 数组对于空值 NaN 的计算处理方式上是不同的。【Numpy 的计算，会得到 NaN，而 Series 会忽略 NaN】

In [12]:

s1=pd.Series([1,2,3])

s2=pd.Series([10,20,30])

s1+1

s1+s2

Out[12]:
0 11
1 22
2 33
dtype: int64

2. 索引
标签索引与位置索引
如果 Series 对象的 index 值为非数值类型，通过 [索引] 访问元素，索引既可以是标签索引，也可以是位置索引。这会在一定程度上造成混淆。我们可以通过：
• loc 仅通过标签索引访问。
• iloc 仅通过位置索引访问。
这样，就可以更加具有针对性去访问元素。
整数数组索引与布尔数组索引
Series 也支持使用整数数组与布尔数组进行索引。与 Numpy 数组相同，二者返回的是原数组数据的拷贝（复制）。
说明：
• 与 ndarray 数组的整数索引不太相同，Series 的整数数组索引，既可以是标签数组索引，也可以是位置数组索引。

In [30]:

s=pd.Series([1,2,3],index=[10,20,30])

s[index]

s[0]

s[10]

不建议直接使用 s[index] index 可能是位置标签，也可能是名字标签

如果一个 series 有了 index 标签，位置索引失效。

为了使用位置索引和标签索引清晰，series 单独提供了，标签索引方式和位置索引方式

loc 仅通过标签索引访问。

iloc 仅仅通过位置进行访问

s=pd.Series([1,2,3],index=[10,20,30])

s.loc[10]

s.iloc[0]

s.ix[index] 老版本 先以标签优先查找，如果标签没找到，则按照位置 不建议使用。

series 可以使用整数数组作为索引，用来提取多个元素（跟 numpy 一致）

s.iloc[0],s.iloc[1]
li_index=[0,1]
s.iloc[li_index]
li_keys=[10,20]
s.loc[li_keys]

series 可以使用布尔数组作为索引，s[布尔数组]，可以将 true 对应的元素留下，其余去掉

使用的时候，与或非的规则跟 numpy 一致

s[[True,False,False]]
s=pd.Series(range(20))
s_b=s>10
s[s_b]

Out[30]:
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
6 6
7 7
8 8
9 9
10 10
dtype: int64

3. 切片
Series 也支持切片访问一个区间的元素。与 Numpy 的数组相同，切片返回的是原数组数据的视图。
In [38]:
s=pd.Series(range(20),index=range(100,120))
s

切片获取的时候，也依然遵从索引获取方式，分成按照位置进行切片和按照标签进行切片

loc 切片，则按照标签名切 包含 start，也包含 end

iloc 切片，则按照位置进行切 包含 start，不包含 end

s.iloc[5:10]
s.loc[104:109]

s=pd.Series(range(5),index=[“a”,”b”,”c”,”d”,”e”])
s.loc[“d”]
s.loc[“b”:”d”]

Out[38]:
b 1
c 2
d 3
dtype: int64

4.Series 的 CRUD
Series 索引 - 数值 CRUD 操作：
• 获取值
• 修改值
• 增加索引 - 值
• 删除索引 - 值

In [48]:
s=pd.Series(range(5),index=[“a”,”b”,”c”,”d”,”e”])

(1)获取元素

iloc 或者 loc

（2）增加

s.loc[“f”]=5

（3）修改

s.loc[“f”]=50
s

（4）删除

s.drop(标签)

inplace：false 默认，代表是否进行原地修改。

效率特别重要，原地操作不需要占用额外的内存。如果源数据对后期使用不大，可以进行原地操作，来节省内存。inplace 设置成 True

s.drop(“a”)

s.drop(“a”,inplace=True)
s

Out[48]:
b 1
c 2
d 3
e 4
f 50
dtype: int64

将请期待下一篇——Pandas 常用的两种数据类型之“DataFrame”
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