数据结构：

Series

Series是一种类似一维数组的数据结构，输出时会同时显示索引和值

In [6]: a = Series([3,5,2])
In [7]: a
Out[7]:
0    3
1    5
2    2
dtype: int64

分别得到索引和值

In [10]: a.values
Out[10]: array([3, 5, 2], dtype=int64)

In [11]: a.index
Out[11]: RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)

指定索引值

In [17]: b = Series([3,5,2],index = [‘a‘,‘b‘,‘c‘])

In [18]: b
Out[18]:
a    3
b    5
c    2
dtype: int64

判断某key是否在字典中

In [22]: ‘a‘ in b
Out[22]: True

In [23]: ‘f‘ in b
Out[23]: False

使用python字典创建Series

In [25]: a = Series({‘a‘:3, ‘b‘:6, ‘c‘:4})

In [26]: a
Out[26]:
a    3
b    6
c    4
dtype: int64

创建时传入字典和索引序列，会自动把索引和字典中的索引对应起来，如果某索引不在字典中，其值为NaN

In [27]: dr = {‘a‘:3, ‘b‘:6, ‘c‘:4}

In [28]: idx = [‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘]

In [29]: b =  Series(dr,index = idx)

In [30]: b
Out[30]:
a    3.0
b    6.0
c    4.0
d    NaN
dtype: float64

Series中元素的索引可以重复

In [31]: idx = [‘a‘,‘a‘]

In [32]: b = Series(dr,idx)
In [36]: b[‘a‘]
Out[36]:
a    3
a    3
dtype: int64

判断各元素值是否为null

In [49]: b
Out[49]:
a    3.0
b    6.0
c    4.0
d    NaN
dtype: float64

In [50]: pd.isnull(b)
Out[50]:
a    False
b    False
c    False
d     True
dtype: bool

In [51]: pd.notnull(b)
Out[51]:
a     True
b     True
c     True
d    False
dtype: bool

Series在相互运算时会自动按照索引对应，NaN和任何数运算结果都是NaN

In [59]: t1
Out[59]:
a    3.0
d    NaN
dtype: float64

In [60]: t2
Out[60]:
a    2
d    3
dtype: int64

In [61]: t1 + t2
Out[61]:
a    5.0
d    NaN
dtype: float64

可以给Series及它的索引命名

In [64]: b.name = ‘testname‘

In [65]: b.index.name = ‘indexname‘
In [70]: b
Out[70]:
indexname
a    3.0
b    6.0
c    4.0
d    NaN
Name: testname, dtype: float64

index可以用直接赋值的方式修改

In [15]: b.index = [‘x‘,‘y‘,‘z‘,‘t‘]

In [16]: b
Out[16]:
x    2.0
y    3.0
z    4.0
t    NaN
dtype: float64

DataFrame

DataFrame是一个表格形式的数据结构

可以通过传入一个字典来创建，字典的每个key是该维度的名字。传入后按列排在一起，会自动给每行加上0开始的索引。

In [18]: data
Out[18]: {‘a‘: [1, 2, 3], ‘b‘: [2, 4, 3], ‘c‘: [3, 5, 4]}
In [20]: frm = DataFrame(data)

In [21]: frm
Out[21]:
   a  b  c
0  1  2  3
1  2  4  5
2  3  3  4

参数columns可以将列按指定顺序排列，如果列名称不在data中，则该列值均为NaN，index给每一行指定索引名

In [24]: frm = DataFrame(data,columns = [‘c‘,‘b‘,‘a‘],index = [‘one‘,‘two‘,‘three‘])

In [25]: frm
Out[25]:
       c  b  a
one    3  2  1
two    5  4  2
three  4  3  3

访问某一行和列，返回Series。注意这是直接返回DataFrame的视图，如果要返回副本使用copy

In [26]: frm[‘c‘]
Out[26]:
one      3
two      5
three    4
Name: c, dtype: int64

In [28]: frm.ix[‘one‘]
Out[28]:
c    3
b    2
a    1
Name: one, dtype: int64

使用Series对某一列赋值，会自动按照index匹配。在该Series中未出现的索引，不会出现在DataFrame中；在DataFrame中未出现的索引会被赋为NaN。

In [6]: frm = DataFrame(dr,index = [‘one‘,‘two‘,‘three‘])
In [8]: frm
Out[8]:
       a  b  c
one    3  2  1
two    2  4  4
three  1  1  2

In [9]: sr = Series(range(3),index = [‘two‘,‘one‘,‘three‘])

In [10]: frm[‘a‘] = sr

In [11]: frm
Out[11]:
       a  b  c
one    1  2  1
two    0  4  4
three  2  1  2

通过直接赋值的方式创建新列

In [20]: frm
Out[20]:
         a  b  c
one    1.0  2  1
two    0.0  4  4
three  NaN  1  2

In [21]: frm[‘d‘] = 1

In [22]: frm
Out[22]:
         a  b  c  d
one    1.0  2  1  1
two    0.0  4  4  1
three  NaN  1  2  1

使用2维字典创建DataFrame。第一维索引是每列的名称，第二维索引是每行的名称。

In [23]: dr2 = {‘a‘:{‘one‘:1,‘two‘:2},‘b‘:{‘one‘:3,‘three‘:4}}

In [24]: frm = DataFrame(dr2)

In [25]: frm
Out[25]:
         a    b
one    1.0  3.0
three  NaN  4.0
two    2.0  NaN

DataFrame的values是一个Numpy的2维array

索引对象

index是一种特殊的对象。该对象生成后不可修改。index也相当于一个集合，有求交，并等操作。

基本功能

索引重排，使用reindex，对于原Series中不存在的索引，其值为fill_value(默认为NaN)

In [27]: sr = Series([1,2,3],index = [‘a‘,‘b‘,‘c‘])

In [28]: sr
Out[28]:
a    1
b    2
c    3
dtype: int64

In [30]: sr.reindex([‘c‘,‘a‘,‘b‘,‘d‘],fill_value = 0)
Out[30]:
c    3.0
a    1.0
b    2.0
d    0
dtype: float64

按规则自动插值。下面的例子是前向插值（ffill），把每个未赋值的索引赋为前面一个元素的值。类似的方法还有bfill。

In [35]: sr2 = Series([0,1],index = [0,3])

In [36]: sr2
Out[36]:
0    0
3    1
dtype: int64

In [41]: sr2.reindex(range(5),method = ‘ffill‘)
Out[41]:
0    0
1    0
2    0
3    1
4    1
dtype: int64

对DataFrame的行和列都可以进行reindex，但是只能在列上进行ffill等操作。
使用ix也可以方便的对行进行reindex

丢弃指定轴上的项

使用drop方法，删除某一行或列，返回的是副本，不会影响原DataFrame。删除列需要指定axis = 1，因为axis默认为0

In [3]:  frm = DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),index = [‘a‘,‘b‘,‘c‘],columns = range(3))

In [4]: frm
Out[4]:
   0  1  2
a  0  1  2
b  3  4  5
c  6  7  8

In [7]: frm.drop(‘a‘)
Out[7]:
   0  1  2
b  3  4  5
c  6  7  8

In [6]: frm.drop(1,axis = 1)
Out[6]:
   0  2
a  0  2
b  3  5
c  6  8

索引，选取及过滤

使用一个bool型Series做为Series的索引，会显示值为True那些索引。

In [8]: sr1 = Series(range(4),index = [‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘])

In [9]: sr1
Out[9]:
a    0
b    1
c    2
d    3
dtype: int64

In [13]: t = sr1>1

In [14]: t
Out[14]:
a    False
b    False
c     True
d     True
dtype: bool

In [16]: sr1[t]
Out[16]:
c    2
d    3
dtype: int64

Series的切片运算左右都是闭区间

In [18]: sr1[‘a‘:‘d‘]
Out[18]:
a    0
b    1
c    2
d    3
dtype: int64

DataFrame的索引比较复杂，主要分几种情况：

In [3]: frm = DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),index = [‘a‘,‘b‘,‘c‘],columns = range(3))

In [4]: frm
Out[4]:
   0  1  2
a  0  1  2
b  3  4  5
c  6  7  8
#直接用一个数索引，返回对应列
In [5]: frm[1]
Out[5]:
a    1
b    4
c    7
Name: 1, dtype: int32
#使用ix索引，返回对应行
In [6]: frm.ix[1]
Out[6]:
0    3
1    4
2    5
Name: b, dtype: int32
#使用区间索引，返回对应行，注意前两个返回的是Series，这个返回的是DataFrame
In [7]: frm[1:2]
Out[7]:
   0  1  2
b  3  4  5

Series，DataFrame在相互运算时会自动按标签对齐运算，对于非交集标签运算结果为NaN，这个可以由fill_value指定