PANDAS 的使用
一.什么是pandas？
1.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人物而创建的。
2.pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效的操作大型数据集的工具
3.pandaas提供了大量能使我们快速便捷的处理数据的函数和方法。
4.pandas使python成为了强大高效的数据分析环境的重要因素之一。
5.SPSS数据分析工具IBM 1g excel
6.panda数据预处理
二pandas的数据结构
1.数据分析三剑客：numpy，matplotlib ，pandas
①.pandas中series类
series是一种类似于一维数组的类对象，由下面两部分组成
1.velues：一组数据（ndarray类似）
2.index：相关的数据索引
Series属性
Series(['data=None', 'index=None', 'dtype=None', 'name=None', 'copy=False', 'fastpath=False'],)
series的创建有两种创建方式
（1）由列表或numpy数组创建（默认索引为0到整数型索引，还可以通过设置index参数指定索引）
格式：Series(data,index)
(2)由字典创建
格式：Series({key:value})
注意：由ndarray创建的是引用，而不是副本，对series元素的改变也会改变原来的ndarray对象中的元素。
如：s2 = Series({"A":148,"B":130,"C":118,"D":117,"E":99},dtype=np.float32,name="python")
s2
输出结果：
A 148.0
B 130.0
C 118.0
D 117.0
E 99.0
Name: python, dtype: float32
Series的索引和切片
可以使用括号取单个索引（此时返回的是元素的类型），或者中括号中一个
列表取多个索引（此时返回的任然是一个series类型）。分为显示索引和影视索引：
1显示索引：
--使用index中的值作为索引值
--使用.loc[](推荐)
注意：此时是闭区间
2.隐式索引：
--使用整数作为索引值
--使用.iloc[](推荐)
注意：此时是半闭区间
Series的基本概念
可以把series看成是一个定长的有序字典
可以通过shape，size，index，values得到series的属性
Series的方法
可以通过head(),tail()快速查看series的样式
head(num)返回一个前num列数据
tail(num)返回后num列的数据
当索引没有对应的值时，返回NaN(NOT A NUMBER)值
可以使用pd.isnumm(),pd.notnull()的方式来检测数据的缺失
如 cond = s5.isnull()
S6 = index(cond)
Series的运算
（1）使用于numpy的数组运算也适用于series
（2）series之间的运算
在运算中自动对齐相同的索引的数据
如果索引不对应，则补NaN
注意：要想保留所有的index，则需要使用.add()函数
二．DataFrame数据结构
- DataFrame是一个【表格型】数据结构，可以看做是由series组成的字典，将series的使用场景从一维拓展到多维。dataframe既有行索引也有索引
Init signature: DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False)
行索引：index
列索引：columns
值：values
2.dataframe的创建
同series一样，两种创建方式
dataframe以字典的键作为每一列的名称，以字典的值作为每一列的值。dataframe会自动为每一行添加行索引（和series一样）。
如：
df = DataFrame(data = np.random.randint(0,150,size=(10,4)),index = list("abcdefghij"),columns = ["python","math","english","chiness"])
df2=DataFrame(data={"python":np.random.randint(0,150,size=10),"math":np.random.randint(0,150,size=10),"chinese":np.random.randint(0,150,size=10),"english":np.random.randint(0,150,size=10)})
DataFrame的索引和切片
注意：索引表示的列索引，切片表示的行切片
1.索引
（1）对列进行索引，列索引是属性，行索引是样本
使用类似字典的方式
使用属性的方式
df[“python”]，df2[["python","math"]]
df.python
（2）对行进行索引
.ix[]进行行索引
使用.loc[]加index来进行行索引
使用.iloc[]加整数数类进行行索引
返回一个series，index为原来的columns
如：df2.loc[1]
df.iloc[“a”]
df2.loc[[1,2,3]]
（3）对元素索引的方法
先获取行在获取列，如：df.loc["a"]["python"]
先获取列在获取行，如：df["python"]["a"]
二维形式进行获取单个值，如：df.loc["a","python"];df2.iloc[0,0]
- 切片
（1）列切片：如df.iloc[:,2:]；df[["python","math"]]
（2）行切片：直接切片或使用loc(),iloc()如：df[1:2]；df.iloc[2:5]；df.loc["a":"b"]
3.dataframe的运算
下边python操作符合pandas操作函数的对应表
（1）同series一样
在运算中自动对齐相同的索引
如果索引不对应，则用nan补全
（2）series与dataframe之间的运算（重要）
使用python操作符：以行为单位操作（参数必须是行），对所有行都有效。（类似与numpy中二维数组与一维数组的运算，但是可能出现nan值）
注明axis，运算时指明对齐索引
使用pandas操作函数：
axis=0：以列为操作单位（参数必须是列），对所有列都有效。
axis=1：以行为操作单位（参数必须是行），对所有行都有效
如：df5.add(ss,axis=0)