简介
pandas是一个强大的Python数据分析的工具包，它是基于Numpy构建的，正因pandas的出现，让Python语言也成为使用最广泛而且强大的数据分析环境之一。
Pandas的主要功能：
- 具备对其功能的数据结构DataFrame，Series
- 集成时间序列功能
- 提供丰富的数学运算和操作
- 灵活处理缺失数据
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安装
>: pip install pandas
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引用方法：
import pandas as pd
Series
Series是一种类似于一维数组的对象，由一组数据和一组与之相关的数据标签(索引)组成
创建方式
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普通创建
将数组索引以及数组的值打印出来，索引在左，值在右，由于没有为数据指定索引，于是会自动创建一个0到N-1（N为数据的长度）的整数型索引，取值的时候可以通过索引取
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自定义索引0.1
index是一个索引列表，里面包含的是字符串，依然可以通过默认索引取值。
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自定义索引0.2
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其他创建
创建一个值都是0的数组
对于Series，其实我们可以认为它是一个长度固定且有序的字典，因为它的索引和数据是按位置进行匹配的，像我们会使用字典的上下文，就肯定也会使用Series
缺失数据处理
- dropna() # 过滤掉值为NaN的行
- fillna() # 填充缺失数据
- isnull() # 返回布尔数组，缺失值对应为True
- notnull() # 返回布尔数组，缺失值对应为False
缺失值数据
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处理方式一: dropna
dropna默认过滤值为NaN的行,不修改原数据,若指定inplace=True,则修改原数据
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处理方式二: fillna
fillna可以将NaN修改为数字0(一般修改为0),不修改原数据,若指定inplace=True,则修改原数据
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判断缺失值: isnull,notull
Series特性
因为pandas是基于Numpy构建的,所以Series支持ndarray的特性:
- 从ndarray创建Series:Series(arr)
- 与标量（数字）：sr * 2
- 两个Series运算
- 通用函数：np.ads(sr)
- 布尔值过滤：sr[sr>0]
- 统计函数：mean()、sum()、cumsum()
支持字典的特性：
- 从字典创建Series：Series(dic),
- In运算：'a'in sr、for x in sr
- 键索引：sr['a'],sr[['a','b','d']]
- 键切片：sr['a':'c']
- 其他函数：get('a',default=0)等
索引取值
- loc属性 # 以标签解释
- iloc属性 # 以下标解释
Series数据对齐
pandas在运算时，会按索引进行对齐然后计算。如果存在不同的索引，则结果的索引值是NaN。
将两个Series对象相加时将缺失值设为0：
将缺失值设为0，所以最后算出来b索引对应的结果为14
补充: 灵活的算术方法:add,sub,div,mul
DataFrame
DataFrame是一个表格型的数据结构，相当于是一个二维数组，含有一组有序的列。他可以被看做是由Series组成的字典，并且共用一个索引。
创建方式
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方式一
产生的DataFrame会自动为Series分配所索引，并且列会按照排序的顺序排列
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方式二:
自定义行索引,源于Series的自定义索引
查看数据
常用属性和方法：
- index 获取行索引
- columns 获取列索引
- T 转置
- columns 获取列索引
- values 获取值索引
- describe 获取快速统计
索引和切片
- DataFrame有行索引和列索引。
- DataFrame同样可以通过标签和位置两种方法进行索引和切片。
DataFrame使用索引切片：
- 方法1：两个中括号，先取列再取行。 df['A'][0]
- 方法2（推荐）：使用loc/iloc属性，一个中括号，逗号隔开，先取行再取列。
- loc属性：解释为标签
- iloc属性：解释为下标
- 向DataFrame对象中写入值时只使用方法2
- 行/列索引部分可以是常规索引、切片、布尔值索引、花式索引任意搭配。（注意：两部分都是花式索引时结果可能与预料的不同）
常见的获取数据方式
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read_文件后缀 读取数据
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head 读取指定行数
-
to_文件后缀 保存数据
