pandas模块

1. 具备对其功能的数据结构DataFrame、Series
2. 集成时间序列功能
3. 提供丰富的数学运算和操作
4. 灵活处理缺失数据

pip install pandas

import pandas as pd

import pandas as pd
pd.Series([4,7,-5,3])
pd.Series([4,7,-5,3],index=[‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘])
pd.Series({‘a‘:1,‘b‘:2})
pd.Series(0,index=[‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘])

# Series创建方式
import pandas as pd
import numpy as np

pd.Series([2,3,4,5])  # 列表创建Series
"""
输出结果：
0    2
1    3
2    4
3    5
dtype: int64

# 左边一列是 索引，右边一列是值
"""

pd.Series([2,3,4,5],index=["a","b","c","d"])  # 指定索引
"""
输出结果：
a    2
b    3
c    4
d    5
dtype: int64
"""

# Series支持array 的特性（下标）
pd.Series(np.arange(5))  # 数组创建 Series
"""
输出结果：
0    0
1    1
2    2
3    3
4    4
dtype: int32
"""

sr = pd.Series([2,3,4,5],index=["a","b","c","d"])
sr
"""
a    2
b    3
c    4
d    5
dtype: int64
"""

# 索引：
sr[0]
#  输出结果： 2  # sr虽然指定了 标签索引，但仍可以利用 下标索引 的方式获取值

sr[[1,2,0]]  # sr[[索引1,索引2,...]]
"""
b    3
c    4
a    2
dtype: int64
"""

sr[‘d‘]
# 输出结果： 5

# Series可以和标量进行运算
sr+2
"""
a    4
b    5
c    6
d    7
dtype: int64
"""

# 两个相同大小（长度相同）的 Series 也可以进行运算
sr + sr
"""
a     4
b     6
c     8
d    10
dtype: int64
"""

# 切片
sr[0:2]  # 也是 顾首不顾尾
"""
a    2
b    3
dtype: int64
"""

# Series也支持 numpy 的通用函数
np.abs(sr)
"""
a    2
b    3
c    4
d    5
dtype: int64
"""

# 支持布尔型索引过滤
sr[sr>3]
"""
c    4
d    5
dtype: int64
"""

sr>3
"""
a    False
b    False
c     True
d     True
dtype: bool
"""

# Series支持字典的特性（标签）
# 通过字典创建 Series
sr = pd.Series({"a":1,"b":2})
sr 
"""
a    1
b    2
dtype: int64
# 字典的 key 会当作 标签
"""


sr["a"]
# 输出结果： 1
sr[0]
# 输出结果： 1

# 判断 一个字符串 是不是一个Series 中的标签
"a" in sr
# 输出结果： True

for i in sr:
    print(i)
"""
打印结果：
1
2

# for 循环中，遍历的是 Seires 中的 值（value），而不是它的标签；这是和字典不同的地方
"""

# 分别获取 Series 的值和索引
sr.index  # 获取索引
# 输出结果： Index([‘a‘, ‘b‘], dtype=‘object‘)  # 是一个 Index 类的对象，其和数组对象（Array）完全一样
sr.index[0]
# 输出结果： ‘a‘

sr.values  # 获取 Series 的值
# 输出结果： array([1, 2], dtype=int64)

# 键索引
sr[‘a‘]
# 输出结果： 1
sr[[‘a‘,‘b‘]] # 也是 花式索引
"""
a    1
b    2
dtype: int64
"""

sr = pd.Series([1,2,3,4,5,6],index=[‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘e‘,‘f‘])
sr
"""
a    1
b    2
c    3
d    4
e    5
f    6
dtype: int64
"""

sr[[‘a‘,‘c‘]]
"""
a    1
c    3
dtype: int64
"""

sr[‘a‘:‘c‘]  # 通过标签进行切片； 首尾相顾，前包后也包
"""
a    1
b    2
c    3
dtype: int64
"""