申明:本系列文章是自己在学习《利用Python进行数据分析》这本书的过程中,为了方便后期自己巩固知识而整理。

首先,需要导入pandas库的Series和DataFrame

In [21]: from pandas import Series,DataFrame

In [22]: import pandas as pd

Series

是一种类似一维数组的对象,是一组数据与索引的组合。如果没设置索引,默认会加上。

In [23]: obj = Series([4,3,5,7,8,1,2])

In [24]: obj
Out[24]:
0 4
1 3
2 5
3 7
4 8
5 1
6 2
dtype: int64

自定义索引

In [28]: obj = Series([4,3,2,1],index=['a','b','c','d'])

In [29]: obj
Out[29]:
a 4
b 3
c 2
d 1
dtype: int64

获取values和index的值

In [30]: obj.index
Out[30]: Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object') In [31]: obj.values
Out[31]: array([4, 3, 2, 1], dtype=int64)

通过索引获取Series的元素值

In [32]: obj['c']
Out[32]: 2

还能当字典

In [33]: if 'a' in obj:
...: print("a在对象里!")
...:
a在对象里!

也能将字段转换成Series对象(有序)

In [56]: data = {'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}

In [57]: obj = Series(data)

In [58]: obj
Out[58]:
a    1
b    2
c    3
d    4
dtype: int64

In [59]: data = {'a':1,'b':2,'d':3,'c':4}

In [60]: obj = Series(data)

In [61]: obj
Out[61]:
a    1
b    2
c    4
d    3
dtype: int64

字典data中,我加一个index会怎样?

In [72]: datas = {'a','b','d','c','e'}

In [73]: objs = Series(data,index=datas)

In [74]: objs
Out[74]:
c 4.0
e NaN
b 2.0
d 3.0
a 1.0
dtype: float64

isnull 检测缺失

In [75]: pd.isnull(objs)
Out[75]:
c False
e True
b False
d False
a False
dtype: bool

notnull 检测不缺失

In [76]: pd.notnull(objs)
Out[76]:
c True
e False
b True
d True
a True
dtype: bool

Series的检测缺失方法

In [78]: objs.isnull()
Out[78]:
c False
e True
b False
d False
a False
dtype: bool In [79]: objs.notnull()
Out[79]:
c True
e False
b True
d True
a True
dtype: bool

DataFrame

DataFrame 是表格型数据结构,含有一组有序的列。

In [86]: data = {'class':['语文','数学','英语'],'score':[120,130,140]}

In [87]: frame = DataFrame(data)

In [88]: frame
Out[88]:
class score
0 语文 120
1 数学 130
2 英语 140
In [95]: frame = DataFrame(data)

In [96]: frame
Out[96]:
class score
0 语文 120
1 数学 130
2 英语 140

按指定序列进行排序

In [98]: DataFrame(data,columns={'score','class'})
Out[98]:
score class
0 120 语文
1 130 数学
2 140 英语

NaN补充

In [99]: DataFrame(data,columns={'score','class','teacher'})
Out[99]:
score class teacher
0 120 语文 NaN
1 130 数学 NaN
2 140 英语 NaN

给NaN批量赋值

方法一:

In [107]: frame['teacher'] = '周老师'

In [108]: frame
Out[108]:
score class teacher
0 120 语文 周老师
1 130 数学 周老师
2 140 英语 周老师

方法二:

In [110]: frame.teacher = '应老师'

In [111]: frame
Out[111]:
score class teacher
0 120 语文 应老师
1 130 数学 应老师
2 140 英语 应老师

通过字典标记的方式,可以将DataFrame的列转成一个Series

In [112]: frame.teacher
Out[112]:
0 应老师
1 应老师
2 应老师
Name: teacher, dtype: object

将列表或数组赋值给Frame的某一列

In [114]: val = Series(['周老师','应老师','小周周'],index=[0,1,2])

In [115]: frame['teacher'] = val

In [116]: frame
Out[116]:
score class teacher
0 120 语文 周老师
1 130 数学 应老师
2 140 英语 小周周

为Frame创建一个新的列

In [125]: frame['yesorno'] =0

In [126]: frame
Out[126]:
score class teacher yesorno
0 False 语文 周老师 0
1 True 数学 应老师 0
2 False 英语 小周周 0

创建一个新列,并赋值一个布尔类型的Series

In [119]: frame['yesorno'] = frame.teacher == '应老师'

In [120]: frame
Out[120]:
score class teacher yesorno
0 False 语文 周老师 False
1 True 数学 应老师 True
2 False 英语 小周周 False

删除Frame的列

In [122]: del frame['yesorno']

In [123]: frame
Out[123]:
score class teacher
0 False 语文 周老师
1 True 数学 应老师
2 False 英语 小周周

嵌套字典

外层字典的键作为Frame的列,内层键作为行索引。

In [10]: from pandas import DataFrame,Series

In [11]: data = {'a':{'aa':2,'aaa':3},'b':{'bb':4,'bbb':5}}

In [12]: frame = DataFrame(data)

In [13]: frame
Out[13]:
a b
aa 2.0 NaN
aaa 3.0 NaN
bb NaN 4.0
bbb NaN 5.0

索引对象

pandas的索引index其实也是一个对象。由index类继承而衍生出来的还有Int64Index\MultiIndex\DatetimeIndex\PeriodIndex等。

In [31]: frame.index
Out[31]: Index(['aa', 'aaa', 'bb', 'bbb'], dtype='object')

index对象有以下属性(方法):

insert(i,str)属性的使用案例:

In [31]: frame.index
Out[31]: Index(['aa', 'aaa', 'bb', 'bbb'], dtype='object') In [32]: frame.index.insert(5,'fff')
Out[32]: Index(['aa', 'aaa', 'bb', 'bbb', 'fff'], dtype='object')

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