Python数据分析之pandas基础

1、Series的创建

序列的创建主要有三种方式：

1）通过一维数组创建序列

import numpy as np, pandas as pd
arr1 = np.arange(10)
arr1
type(arr1)
s1 = pd.Series(arr1)
s1
type(s1)

2）通过字典的方式创建序列

dic1 = {'a':10,'b':20,'c':30,'d':40,'e':50}
dic1
type(dic1)
s2 = pd.Series(dic1)
s2
type(s2)

3）通过DataFrame中的某一行或某一列创建序列

这部分内容我们放在后面讲，因为下面就开始将DataFrame的创建。

2、DataFrame的创建

数据框的创建主要有三种方式：

数据框的创建主要有三种方式：

arr2 = np.array(np.arange(12)).reshape(4,3)
arr2
type(arr2)
df1 = pd.DataFrame(arr2)
df1
type(df1)

2）通过字典的方式创建数据框

以下以两种字典来创建数据框，一个是字典列表，一个是嵌套字典。

dic2 = {'a':[1,2,3,4],'b':[5,6,7,8],
'c':[9,10,11,12],'d':[13,14,15,16]}
dic2
type(dic2)
df2 = pd.DataFrame(dic2)
df2
type(df2)

dic3 = {'one':{'a':1,'b':2,'c':3,'d':4},
'two':{'a':5,'b':6,'c':7,'d':8},
'three':{'a':9,'b':10,'c':11,'d':12}}
dic3
type(dic3)
df3 = pd.DataFrame(dic3)
df3
type(df3)

3）通过数据框的方式创建数据框

df4 = df3[['one','three']]
df4
type(df4)
s3 = df3['one']
s3
type(s3)

2、数据索引index

细致的朋友可能会发现一个现象，不论是序列也好，还是数据框也好，对象的最左边总有一个非原始数据对象，这个是什么呢？不错，就是我们接下来要介绍的索引。

在我看来，序列或数据框的索引有两大用处，一个是通过索引值或索引标签获取目标数据，另一个是通过索引，可以使序列或数据框的计算、操作实现自动化对齐，下面我们就来看看这两个功能的应用。

1、通过索引值或索引标签获取数据

s4 = pd.Series(np.array([1,1,2,3,5,8]))
s4

如果不给序列一个指定的索引值，则序列自动生成一个从0开始的自增索引。可以通过index查看序列的索引：

s4.index

现在我们为序列设定一个自定义的索引值：

s4.index = ['a','b','c','d','e','f']
s4

序列有了索引，就可以通过索引值或索引标签进行数据的获取：

s4[3]
s4['e']
s4[[1,3,5]]
s4[['a','b','d','f']]
s4[:4]
s4['c':]
s4['b':'e']

2、自动化对齐

如果有两个序列，需要对这两个序列进行算术运算，这时索引的存在就体现的它的价值了—自动化对齐。

s5 = pd.Series(np.array([10,15,20,30,55,80]),
index = ['a','b','c','d','e','f'])
s5
s6 = pd.Series(np.array([12,11,13,15,14,16]),
index = ['a','c','g','b','d','f'])
s6
s5 + s6
s5/s6

由于s5中没有对应的g索引，s6中没有对应的e索引，所以数据的运算会产生两个缺失值NaN。注意，这里的算术结果就实现了两个序列索引的自动对齐，而非简单的将两个序列加总或相除。对于数据框的对齐，不仅仅是行索引的自动对齐，同时也会自动对齐列索引（变量名）数据框中同样有索引，而且数据框是二维数组的推广，所以其不仅有行索引，而且还存在列索引