python_pandas DAY_18（1）

学习内容
pandas核心数据结构
Tips：
pandas的核心数据结构有三种：series ，DataFrame，panel
重点
1.series的结构，功能以及使用
1）.series的结构如下

series_name=pd.series(data,index=)

series存放一维数据，index是一个列表，存放标签，data可以是不同类型的数据

2）.基本操作
series是类list操作和dict操作

import pandas as pd
import numpy as np

data1 = dict(A=1, C=2)#创建数据
data1_1 = pd.Series(data1, index=list("ABCD"))
data2 = pd.Series(np.random.randint(10, 20, 3), index=["A", "B", "C"])#创建数据
print(data1_1)

print(data2)
print(data2+data1_1)#序列可实现索引对应，同意索引可以进行数据操作

2.DataFrame的结构功能以及使用
1）结构
df=pd.dataframe(data,index=,columns=)
dataframe创建的是二维数据，有行标签index和列表签columns
data的数据可以是有numpy构成的数组，series，list构成的字典表
二维的numpy数组
其他的dataframe数据
2）dataframe的基本操作

import pandas as pd
import numpy as np

a = {"a": pd.Series([1, 2, 3], index=["a", "b", "c"]),
     "b": pd.Series([1, 2], index=["a", "b"])
     }
df = pd.DataFrame(a)
print(df)
结果如下：
   a    b
a  1  1.0
b  2  2.0
c  3  NaN



df.insert(1, "a_b", df["a"] + df["b"])#数据插入
#或者df.assign(a_b=df["a"]+df["b"])但是assign不改变df的值

print(df)
   a  a_b    b
a  1  2.0  1.0
b  2  4.0  2.0
c  3  NaN  NaN

我们发现pandas功能很强大，没有数值的字段也会加上NAN，
但是NAN不参加操作（加减乘除）
具体操作可以详见官网，或者我之前的博客
pandas基础操作1
pandas基本操作2
3.panel的基本操作

pn=pd.panel(data)#将定义的data数据创建成三维数据
pn.to_frame(date)#将三维数据变成二维