Pandas 是在 NumPy 基础上建立的新程序库，提供了一种高效的 DataFrame 数据结构。DataFrame 本质上是一种带行标签和列标签、支持相同类型数据和缺失值的多维数组。

3.1 安装并使用Pandas

import pandas as pd
pd.__version__

'0.25.1'

3.2 Pandas对象简介

Pandas 的三个基本数据结构：Series、DataFrame 和 Index。

3.2.1 Pandas的Series对象

import numpy as np
import pandas as pd

data = pd.Series([0.25, 0.5, 0.75, 1.0])
print(data)
print(data.values)
print(data.index)

0    0.25
1    0.50
2    0.75
3    1.00
dtype: float64
[0.25 0.5  0.75 1.  ]
RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

1. Serise是通用的NumPy数组

Series 对象和一维 NumPy 数组的本质差异其实是索引：NumPy 数组通过隐式定义的整数索引获取数值，而 Pandas 的 Series 对象用一种显式定义的索引与数值关联。

显式索引的定义让 Series 对象拥有了更强的能力。例如，索引不再仅仅是整数，还可以是任意想要的类型。也可以使用不连续或不按顺序的索引。例如：

data = pd.Series([0.25, 0.5, 0.75, 1.0], \
index=['a', 'b', 'c', 'd'])
data = pd.Series([0.25, 0.5, 0.75, 1.0], \
index=[2, 5, 3, 7])

2. Series是特殊的字典

可以直接用 Python 的字典创建一个 Series 对象。

population_dict = {'California': 38332521, \
'Texas': 26448193, \
'New York': 19651127, \
'Florida': 19552860, \
'Illinois': 12882135}
population = pd.Series(population_dict)
print(population)

California    38332521
Texas         26448193
New York      19651127
Florida       19552860
Illinois      12882135
dtype: int64

3. 创建Series对象

• pd.Series(data, index=index)

其中，index 是一个可选参数，data 参数支持多种数据类型。

3.2.2 Pandas的DataFrame对象

用前面美国五个州面积的数据创建一个新的 Series 来进行演示。

area_dict = {'California': 423967, 'Texas': 695662, 'New York': 141297, \
'Florida': 170312, 'Illinois': 149995}
area = pd.Series(area_dict)
states = pd.DataFrame({'population': population, \
'area': area})
print(states)

和 Series 对象一样，DataFrame 也有一个 index 属性可以获取索引标签；另外，DataFrame 还有一个 columns 属性，是存放列标签的 Index 对象。

print(states.index)
print(states.columns)

Index(['California', 'Texas', 'New York', 'Florida', 'Illinois'], dtype='object')
Index(['population', 'area'], dtype='object')

Pandas 的 DataFrame 对象可以通过许多方式创建：

(1) 通过单个 Series 对象创建。

(2) 通过字典列表创建。任何元素是字典的列表都可以变成 DataFrame。即使字典中有些键不存在，Pandas 也会用缺失值 NaN（不是数字，not a number）来表示。

data = [{'a': i, 'b': 2 * i} \
for i in range(3)]
print(pd.DataFrame(data))

print(pd.DataFrame([{'a': 1, 'b': 2}, {'b': 3, 'c': 4}]))

(3) 通过 Series 对象字典创建。如population和area的例子。

(4) 通过 NumPy 二维数组创建。假如有一个二维数组，就可以创建一个可以指定行列索引值的 DataFrame。如果不指定行列索引值，那么行列默认都是整数索引值。

pd.DataFrame(np.random.rand(3, 2), \
columns=['foo', 'bar'], \
index=['a', 'b', 'c'])

(5) 通过 NumPy 结构化数组创建。

A = np.zeros(3, dtype=[('A', 'i8'), ('B', 'f8')])
pd.DataFrame(A)

3.2.3 Pandas的Index对象

Pandas 的 Index 对象是一个很有趣的数据结构，可以将它看作是一个不可变数组或有序集合（实际上是一个多集，因为 Index 对象可能会包含重复值）。

ind = pd.Index([2, 3, 5, 7, 11])
print(ind)

Int64Index([2, 3, 5, 7, 11], dtype='int64')

ind[1]

3

ind[1] = 0

Index 对象的不可变特征使得多个 DataFrame 和数组之间进行索引共享时更加安全，尤其是可以避免因修改索引时粗心大意而导致的副作用。

还可以将Index看作有序集合，Index 对象遵循 Python 标准库的集合（set）数据结构的许多习惯用法，包括并集、交集、差集等。

indA = pd.Index([1, 3, 5, 7, 9])
indB = pd.Index([2, 3, 5, 7, 11])

print(indA & indB) # 交集
print(indA | indB) # 并集
print(indA ^ indB) # 异或

Int64Index([3, 5, 7], dtype='int64')
Int64Index([1, 2, 3, 5, 7, 9, 11], dtype='int64')
Int64Index([1, 2, 9, 11], dtype='int64')

3.3 数据取值与选择

3.3.1 Series数据选择方法

1. 将Series看作字典

和字典一样，Series 对象提供了键值对的映射；还可以用 Python 字典的表达式和方法来检测键 / 索引和值；Series 对象还可以用字典语法调整数据，就像通过增加新的键扩展字典一样。

data = pd.Series([0.25, 0.5, 0.75, 1.0], \
index=['a', 'b', 'c', 'd'])

# 通过键索引
print(data['b'])
print('a' in data)

print(data.keys())
print(list(data.items()))

# 增加新数据
data['e'] = 1.25
print(data)

0.5
True
Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')
[('a', 0.25), ('b', 0.5), ('c', 0.75), ('d', 1.0)]
a    0.25
b    0.50
c    0.75
d    1.00
e    1.25
dtype: float64

2. 将Series看作一维数组

Series 不仅有着和字典一样的接口，而且还具备和 NumPy 数组一样的数组数据选择功能，包括索引、掩码、花哨的索引等操作。

data = pd.Series([0.25, 0.5, 0.75, 1.0, 1.25], \
index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

# 将显式索引作为切片
print(data['a':'c'])
# 将隐式整数索引作为切片
print(data[0:2])
# 掩码
print(data[(data > 0.3) & (data < 0.8)])
# 花哨的索引
print(data[['a', 'e']])

a    0.25
b    0.50
c    0.75
dtype: float64
a    0.25
b    0.50
dtype: float64
b    0.50
c    0.75
dtype: float64
a    0.25
e    1.25
dtype: float64

需要注意的是，当使用显式索引（即data['a':'c']）作切片时，结果包含最后一个索引；而当使用隐式索引（即 data[0:2]）作切片时，结果不包含最后一个索引！

3. 索引器：loc、iloc和ix

由于整数索引很容易造成混淆，所以 Pandas 提供了一些索引器（indexer）属性来作为取值的方法。它们不是 Series 对象的函数方法，而是暴露切片接口的属性。

loc 属性，表示取值和切片都是显式的；而 iloc 属性，表示取值和切片都是 Python 形式的隐式索引。

3.3.2 DataFrame数据选择方法

1. 将DataFrame看作字典

area = pd.Series({'California': 423967, 'Texas': 695662, \
'New York': 141297, 'Florida': 170312, \
'Illinois': 149995})
pop = pd.Series({'California': 38332521, 'Texas': 26448193, \
'New York': 19651127, 'Florida': 19552860, \
'Illinois': 12882135})
data = pd.DataFrame({'area':area, 'pop':pop})

print(data['area'])
# 还可以以字典的语法形式调整对象
data['density'] = data['pop'] / data['area']

California    423967
Texas         695662
New York      141297
Florida       170312
Illinois      149995
Name: area, dtype: int64

2. 将DataFrame看作二维数组

可以把 DataFrame 看成是一个增强版的二维数组，用 values 属性按行查看数组数据。

print(data.values)

[[4.23967000e+05 3.83325210e+07 9.04139261e+01]
[6.95662000e+05 2.64481930e+07 3.80187404e+01]
[1.41297000e+05 1.96511270e+07 1.39076746e+02]
[1.70312000e+05 1.95528600e+07 1.14806121e+02]
[1.49995000e+05 1.28821350e+07 8.58837628e+01]]

在进行数组形式的取值时，我们就需要用另一种方法——前面介绍过的 Pandas 索引器 loc、iloc 和 ix 了。

print(data.iloc[:3, :2])
print(data.loc[:'New York', :'pop'])
# 使用 ix 索引器可以实现一种混合效果
print(data.ix[:3, :'pop'])

3个输出都是：

area       pop
California  423967  38332521
Texas       695662  26448193
New York    141297  19651127

任何用于处理 NumPy 形式数据的方法都可以用于这些索引器。例如，可以在 loc 索引器中结合使用掩码与花哨的索引方法。

data.loc[data.density > 100, ['pop', 'density']]

pop     density
New York  19651127  139.076746
Florida   19552860  114.806121

3. 其他取值方法

还有一些取值方法和前面介绍过的方法不太一样。它们虽然看着有点奇怪，但是在实践中很方便。

如果对单个标签取值就选择列，而对多个标签用切片就选择行；切片也可以不用索引值，而直接用行数来实现；与之类似，掩码操作也可以直接对每一行进行过滤，而不需要使用 loc 索引器。

例如，以下索引都是合法的：

data['Florida':'Illinois']
data[1:3]
data[data.density > 100]

3.4 Pandas数值运算方法

3.4.1 通用函数：保留索引

rng = np.random.RandomState(42)
ser = pd.Series(rng.randint(0, 10, 4))

print(np.exp(ser))
df = pd.DataFrame(rng.randint(0, 10, (3, 4)), \
columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(np.sin(df * np.pi / 4))

0     403.428793
1      20.085537
2    1096.633158
3      54.598150
dtype: float64
A             B         C             D
0 -1.000000  7.071068e-01  1.000000 -1.000000e+00
1 -0.707107  1.224647e-16  0.707107 -7.071068e-01
2 -0.707107  1.000000e+00 -0.707107  1.224647e-16

3.4.2 通用函数：索引对齐

当在两个 Series 或 DataFrame 对象上进行二元计算时，Pandas 会在计算过程中对齐两个对象的索引。

1. Series索引对齐

area = pd.Series({'Alaska': 1723337, 'Texas': 695662, \
'California': 423967}, name='area')
population = pd.Series({'California': 38332521, 'Texas': 26448193, \
'New York': 19651127}, name='population')
print(population / area)

Alaska              NaN
California    90.413926
New York            NaN
Texas         38.018740
dtype: float64

结果数组的索引是两个输入数组索引的并集，对于缺失位置的数据，Pandas 会用 NaN 填充。

如果用 NaN 值不是我们想要的结果，那么可以用适当的对象方法代替运算符。

A = pd.Series([2, 4, 6], index=[0, 1, 2])
B = pd.Series([1, 3, 5], index=[1, 2, 3])
C = A.add(B, fill_value=0)
print(C)

0    2.0
1    5.0
2    9.0
3    5.0
dtype: float64

2. DataFrame索引对齐

在计算两个 DataFrame 时，类似的索引对齐规则也同样会出现在共同（并集）列中。
两个对象的行列索引可以是不同顺序的，结果的索引会自动按顺序排列。

rng = np.random.RandomState(42)

A = pd.DataFrame(rng.randint(0, 20, (2, 2)), \
columns=list('AB'))
B = pd.DataFrame(rng.randint(0, 10, (3, 3)), \
columns=list('BAC'))

print(A + B)

fill = A.stack().mean()
C = A.add(B, fill_value=fill)
print(C)

A     B   C
0  10.0  26.0 NaN
1  16.0  19.0 NaN
2   NaN   NaN NaN
A      B      C
0  10.00  26.00  18.25
1  16.00  19.00  18.25
2  16.25  19.25  15.25

用 A中所有值的均值来填充缺失值。

Python运算符与Pandas方法的映射关系：

+

add()

-

sub()

subtract()

*

mul()

multiply()

/

truediv()

div()

divide()

//

floordiv()

%

mod()

**

pow()

3.4.3 通用函数：DataFrame与Series的运算

根据 NumPy 的广播规则，让二维数组减自身的一行数据会按行计算。在 Pandas 里默认也是按行运算的。

如果需要按列计算，那么就需要利用前面介绍过的运算符方法，通过 axis 参数设置。

rng = np.random.RandomState(42)

A = pd.DataFrame(rng.randint(0, 20, (3, 4)), \
columns=list('QRST'))
print(A)
print(A-A.iloc[0])

print(A.subtract(A['R'], axis = 0))

Q   R   S   T
0   6  19  14  10
1   7   6  18  10
2  10   3   7   2
Q   R  S  T
0  0   0  0  0
1  1 -13  4  0
2  4 -16 -7 -8
Q  R   S  T
0 -13  0  -5 -9
1   1  0  12  4
2   7  0   4 -1