Pandas介绍：
pandas是一个强大的Python数据分析的工具包，是基于NumPy构建的。
Pandas的主要功能：
1)具备对其功能的数据结构DataFrame、Series
2)集成时间序列功能
3)提供丰富的数学运算和操作
4)灵活处理缺失数据
pyhton里面安装、引入方式：
安装方法：pip install pandas
引用方法：import pandas as pd
pands的数组的创建：
创建空的的值
import pandas as pd s = pd.Series() print(s) #Series([], dtype: float64)
传入一个列表
data=['a','b','c','d'] res=pd.Series(data) print(res) '''结果 0 a 1 b 2 c 3 d 这里没有传递任何索引，因此默认情况下，它分配了从0到len(data)-1的索引，即：0到3 '''
传一个字典
data = {'a' : 0, 'b' : 1, 'c' : 2}
s = pd.Series(data)
print(s)
'''结果
a 0
b 1
c 2
dtype: int64
注意 - 字典键用于构建索引。
'''
从标量创建索引：
如果数据是标量值，则必须提供索引。将按照索引重复该值进行匹配
res=pd.Series(0, index=['a','b','c','d']) print(res) '''结果 a 0 b 0 c 0 d 0 '''
自指定索引值：
res=pd.Series(['a','b','c','d'],index=['a_index','b_index','c_index','d_index']) print(res) '''结果 a_index a b_index b c_index c d_index d '''
从具有位置的系列中访问数据（取值）：
重点理解：数组是从零开始计数的，第一个位置存储再零位置)
查看index 、 values的值：
#查看数组的index值 print(res.index) #查看数组的value值 print(res.values) #取值（根据默认第零位开始取） print(res[0]) #a
取前三个值（不包括定义的最后一个数值）
res=pd.Series(['a','b','c','d'],index=['a_index','b_index','c_index','d_index']) #取前三个值（不包括3） print(res[:3]) #是个对象可以 res[:3].values '''结果
a_index a
b_index b
c_index c
dtype: object
'''
取后三个值：
print(res[-3:]) '''结果 b_index b c_index c d_index d dtype: object '''
使用索引标签检索数据并设置数据：
修改value值
res=pd.Series(['a','b','c','d'],index=['a_index','b_index','c_index','d_index']) print(res) res['a_index']='new_a' print(res) '''结果 a_index new_a b_index b c_index c d_index d '''
copy复制数据并修改
sr1=pd.Series([12,13,14],index=['c','a','d']) sr2=pd.Series([14,15,16],index=['d','c','a']) #可以使用copy赋值数组再修改 sr3=sr1[1:].copy() print(sr3) sr3[0]=1888 print(sr3) ''' a 13 d 14 dtype: int64 a 1888 d 14 dtype: int64 '''
运算：
初始构建2个数组
sr1=pd.Series([12,13,14],index=['c','a','d']) sr2=pd.Series([14,15,16],index=['d','c','a']) print(sr1+sr2) '''结果 a 29 c 27 d 28 '''
求和运算
Pandas自动对齐功能，如果自定义了索引就会找原来索引，如果没有值就为NaN
sr1=pd.Series([12,13,14],index=['c','a','d']) sr3=pd.Series([11,20,10,14], index=['d','c','a','b']) print(sr3) #求sr1+sr3和值 print(sr1+sr3) '''结果 a 23.0 b NaN #一位sr1中没有索引b，所以显示空 c 32.0 d 25.0 Pandas自动对齐功能，如果自定义了索引就会找原来索引，如果没有值就为NaN '''
NaN缺失数据的操作：
#先构建一个缺失数据 sr1=pd.Series([12,13,14],index=['c','a','d']) sr2=pd.Series([14,15,16],index=['d','c','a']) sr3=pd.Series([11,20,10,14], index=['d','c','a','b']) #合并生成一个缺失数据 sr4=sr1+sr3 print(sr4) '''结果 a 23.0 b NaN c 32.0 d 25.0 dtype: float64 '''
isnull，返回布尔数组，缺失值对应True
#isnull，返回布尔数组，缺失值对应True res=pd.isnull(sr4) print(res) '''结果 a False b True c False d False '''
notnull,返回布尔数组，缺失值对应为False
#notnull,返回布尔数组，缺失值对应为False res=pd.notnull(sr4) print(res) '''结果 a True b False c True d True dtype: bool '''
dropna,过滤掉有NaN的行
#dropna,过滤掉有NaN的行 res=pd.Series.dropna(sr4) print(res) ''' a 23.0 c 32.0 d 25.0 dtype: float64 '''
fillna,填充缺失的数据
#fillna,填充NaN缺失的数据 res=sr4.fillna('这是给NaN做填充的数据') print(res) '''数据结构 a 23 b 这是给NaN做填充的数据 c 32 d 25 dtype: object '''
DataFrame分析，待完善。。