Pandas使用方法

一、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

安装方法：

pip install pandas

引用方法：

import pandas as pd

                                                                 

二、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

1.创建方法

2.缺失数据

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

3.Series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

loc属性 # 以标签解释

iloc属性 # 以下标解释

4.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，则结果的索引是两个操作数索引的并集。

sr1 = pd.Series([12,23,34], index=['c','a','d'])
sr2 = pd.Series([11,20,10], index=['d','c','a',])
sr1 + sr2
运行结果:
a    33
c    32
d    45
dtype: int64
# 可以通过这种索引对齐直接将两个Series对象进行运算
sr3 = pd.Series([11,20,10,14], index=['d','c','a','b'])
sr1 + sr3
运行结果：
a    33.0
b     NaN
c    32.0
d    45.0
dtype: float64
# sr1 和 sr3的索引不一致，所以最终的运行会发现b索引对应的值无法运算，就返回了NaN,一个缺失值

将两个Series对象相加时将缺失值设为0：

sr1 = pd.Series([12,23,34], index=['c','a','d'])
sr3 = pd.Series([11,20,10,14], index=['d','c','a','b'])
sr1.add(sr3,fill_value=0)
运行结果：
a    33.0
b    14.0
c    32.0
d    45.0
dtype: float64
# 将缺失值设为0，所以最后算出来b索引对应的结果为14

三、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。

1.创建方法

2.查看数据

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 

3.获取数据的方式

df = pd.read_csv('需要读取的文件')

df.head('需要查看的数量')

df.to_csv('保存的文件')