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pandas数据结构和索引是入门pandas必学的内容，这里就详细给大家讲解一下，看完本篇文章，相信你对pandas数据结构和索引会有一个清晰的认识。

一、数据结构介绍

在pandas中有两类非常重要的数据结构，即序列Series和数据框DataFrame。Series类似于numpy中的一维数组，除了通吃一维数组可用的函数或方法，而且其可通过索引标签的方式获取数据，还具有索引的自动对齐功能；DataFrame类似于numpy中的二维数组，同样可以通用numpy数组的函数和方法，而且还具有其他灵活应用，后续会介绍到。

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：

1）通过二维数组创建数据框

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)

二、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：

1. 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’]

千万注意：如果通过索引标签获取数据的话，末端标签所对应的值是可以返回的！在一维数组中，就无法通过索引标签获取数据，这也是序列不同于一维数组的一个方面。

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，关于数据框中的索引相比于序列的应用要强大的多，这部分内容将放在数据查询中讲解。

文章来自：数据人

十分钟入门pandas数据结构和索引

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