一、初始pandas 1. 什么是pandas？
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Pandas 是一个开源的第三方 Python 库，从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来，享有数据分析“三剑客之一”的盛名（NumPy、Matplotlib、Pandas）。Pandas 已经成为 Python 数据分析的必备高级工具，它的目标是成为强大、灵活、可以支持任何编程语言的数据分析工具。提供了高级数据结构和数据操作工具，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
一个强大的分析和操作大型结构化数据集所需的工具集
基础是NumPy，提供了高性能矩阵的运算
提供了大量能够快速便捷地处理数据的函数和方法
应用于数据挖掘，数据分析
提供数据清洗功能
Pandas是数据分析三剑客之一，是Python的核心数据分析库！
Pandas能够处理的数据类型：
1. window电脑点击win键+ R，输入：cmd
2. 安装pandas，输入对应的pip命令：pip install pandas，我已经安装过了出现版本就安装成功了
3. 导包
import pandas as pd
注意：Python中看到pd那一定是对pandas导包的缩写！！！
二、Pandas的数据类型Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构： Series 和 DataFrame
import pandas as pd1. Series
Series是一种类似于一维数组的 对象，由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之对应的索引（数据标签）组成。
1）通过list构建Series：
ser_obj = pd.Series(range(10))
>>> import pandas as pd >>> # 通过list构建Series >>> ser_obj = pd.Series(range(10, 20)) >>> print(ser_obj) 0 10 1 11 2 12 3 13 4 14 5 15 6 16 7 17 8 18 9 19 dtype: int64 >>> print(type(ser_obj))
2）获取数据和索引：
ser_obj.index 和 ser_obj.values
>>> # 获取数据 >>> print(ser_obj.values) [10 11 12 13 14 15 16 17 18 19] >>> # 获取索引 >>> print(ser_obj.index) RangeIndex(start=0, stop=10, step=1)
3）通过索引获取数据：
ser_obj[idx]
>>> #通过索引获取数据 >>> print(ser_obj[0]) 10 >>> print(ser_obj[8]) 18
4）索引与数据的对应关系不被运算结果影响
>>> # 索引与数据的对应关系不被运算结果影响 >>> print(ser_obj * 2) 0 20 1 22 2 24 3 26 4 28 5 30 6 32 7 34 8 36 9 38 dtype: int64 >>> print(ser_obj > 15) 0 False 1 False 2 False 3 False 4 False 5 False 6 True 7 True 8 True 9 True dtype: bool
5）通过dict构建Series：
ser_obj = pd.Series(python字典)
>>> # 通过dict构建Series
>>> year_data = {2001: 17.8, 2002: 20.1, 2003: 16.5}
>>> ser_obj2 = pd.Series(year_data)
>>> print(ser_obj2.head())
2001 17.8
2002 20.1
2003 16.5
dtype: float64
>>> print(ser_obj2.index)
Int64Index([2001, 2002, 2003], dtype='int64')
6）name属性
对象名：ser_obj.name
对象索引名：ser_obj.index.name
>>> # name属性 >>> ser_obj2.name = 'temp' >>> ser_obj2.index.name = 'year' >>> print(ser_obj2.head()) year 2001 17.8 2002 20.1 2003 16.5 Name: temp, dtype: float642. DataFrame
DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同类型的值。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做是由Series组成的字典（共用同一个索引），数据是以二维结构存放的。
DataFrame的基础属性：
| 属性 | 说明 |
|---|---|
| df.shape | 行数列数 |
| df.dtypes | 列数据类型 |
| df.ndim | 数据维度 |
| df.index | 行索引 |
| df.columns | 列索引 |
| df.values | 对象值，二维ndarray数组 |
DataFrame整体情况查询：
| 方法 | 说明 |
|---|---|
| df.head(3) | 显示头部几行，默认5行 |
| df.tail(3) | 显示末尾几行，默认5行 |
| df.info() | 相关信息概览:行数，列数，列索引，列非空值个数，列类型，列类型，内存占用 |
| df.describe() | 快速综合统计结果:计数，均值，标准差，最大值，四分位数，最小值 |
1）通过ndarray构建DataFrame：
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> # 通过ndarray构建DataFrame
>>> array = np.random.randn(5,4)
>>> print(array)
[[-0.24162926 0.40680297 0.08596954 -0.76233872]
[-0.76604456 -0.74271574 -0.82554252 2.35414819]
[ 1.66400289 0.38210026 -0.83706262 -0.3219765 ]
[ 0.04612424 0.49754558 -1.34472493 -0.41849572]
[ 0.44190754 0.52152161 -0.99221172 2.08437141]]
>>> df_obj = pd.DataFrame(array)
>>> print(df_obj.head())
0 1 2 3
0 -0.241629 0.406803 0.085970 -0.762339
1 -0.766045 -0.742716 -0.825543 2.354148
2 1.664003 0.382100 -0.837063 -0.321977
3 0.046124 0.497546 -1.344725 -0.418496
4 0.441908 0.521522 -0.992212 2.084371
>>> print(type(df_obj))
DataFrame对象既有行索引，又有列索引：
2）通过dict构建DataFrame：
>>> # 通过dict构建DataFrame
>>> dict_data = {'A': 1,
... 'B': pd.Timestamp('20170426'),
... 'C': pd.Series(1, index=list(range(4)),dtype='float32'),
... 'D': np.array([3] * 4,dtype='int32'),
... 'E': ["Python","Java","C++","C"],
... 'F': 'ITCast' }
# 方式1
>>> df_obj2 = pd.DataFrame(dict_data)
>>> print(df_obj2)
A B C D E F
0 1 2017-04-26 1.0 3 Python ITCast
1 1 2017-04-26 1.0 3 Java ITCast
2 1 2017-04-26 1.0 3 C++ ITCast
3 1 2017-04-26 1.0 3 C ITCast
>>> print(type(df_obj2))
# 方式2
>>> list_data = [{"name": "小白", "age": 20, "tel": 10010}, {"name": "小红", "tel": 10010}, {"name": "小黑", "age": 10}]
>>> list_data
[{'name': '小白', 'age': 20, 'tel': 10010}, {'name': '小红', 'tel': 10010}, {'name': '小黑', 'age': 10}]
>>> df_obj3 = pd.DataFrame(list_data)
>>> print(df_obj3)
name age tel
0 小白 20.0 10010.0
1 小红 NaN 10010.0
2 小黑 10.0 NaN
# 可以看出空值用NaN占位了
3）通过Series对象创建DataFrame
>>> import pandas as pd
>>> ser_obj = pd.Series(range(10, 20))
>>> print(ser_obj)
0 10
1 11
2 12
3 13
4 14
5 15
6 16
7 17
8 18
9 19
dtype: int64
>>> pd = pd.DataFrame(ser_obj)
>>> pd
0
0 10
1 11
2 12
3 13
4 14
5 15
6 16
7 17
8 18
9 19
4）通过列索引获取列数据（Series类型）：
df_obj[col_idx] 或 df_obj.col_idx
>>> # 通过列索引获取列数据 >>> print(df_obj2['A']) 0 1 1 1 2 1 3 1 Name: A, dtype: int64 >>> print(type(df_obj2['A']))>>> print(df_obj2.A) 0 1 1 1 2 1 3 1 Name: A, dtype: int64
5）增加列数据：
df_obj[new_col_idx] = data； 类似Python的 dict添加key-value
>>> # 增加列 >>> df_obj2['G'] = df_obj2['D'] + 4 >>> print(df_obj2.head()) A B C D E F G 0 1 2017-04-26 1.0 3 Python ITCast 7 1 1 2017-04-26 1.0 3 Java ITCast 7 2 1 2017-04-26 1.0 3 C++ ITCast 7 3 1 2017-04-26 1.0 3 C ITCast 7
6）删除列
del(df_obj[col_idx])
>>> # 删除列 >>> del(df_obj2['G'] ) >>> print(df_obj2.head()) A B C D E F 0 1 2017-04-26 1.0 3 Python ITCast 1 1 2017-04-26 1.0 3 Java ITCast 2 1 2017-04-26 1.0 3 C++ ITCast 3 1 2017-04-26 1.0 3 C ITCast三、书籍推荐
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