内容简介：1.Pandas 简介1.1 pandas是什么Pandas是Python第三方库，提供高性能易用数据类型和分析工具
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| 本文来源csdn，本文主要对 Python 的第三方库Pandas，进行高性能易用数据类型和分析。 |
1.Pandas 简介
1.1 pandas是什么
Pandas是Python第三方库，提供高性能易用数据类型和分析工具
Pandas基于NumPy实现 ，常与NumPy和Matplotlib一同使用
1.2 pandas vs numpy
2.Pandas库的Series类型
2.1 Series的结构
#多维一列，形式是：索引+值。（省略index会自动生成，从0开始）
>>> pd.Series([1,2,3,4,5],index=['a','b','c','d','e'])
a 1
b 2
c 3
d 4
e 5
dtype: int64
2.2 Series的创建
Series类型可以由如下类型创建：
1.Python列表
2.标量值
3.Python字典
4.ndarray
5.其他函数，range()等
#标量值
>>> pd.Series(5)
0 5
dtype: int64
#标量值+index 结果会根据索引重新排序
pd.Series(5,index=['a','v','c','d','e'])
a 5
v 5
c 5
d 5
e 5
dtype: int64
#字典
>>> pd.Series({'a':999,'v':888,'c':756,
'd':7,'e':437})
a 999
c 756
d 7
e 437
v 888
dtype: int64
#字典+index
>>>pd.Series({'a':999,'v':888,'c':756,
'd':7,'e':437},index=['a','v'])
a 999
v 888
dtype: int64
#用ndarray创建
>>> pd.Series(np.arange(5),index=np.
arange(14,9,-1))
14 0
13 1
12 2
11 3
10 4
dtype: int32
Seriesd的创建总结：
1.Series类型可以由如下类型创建：
2.Python列表，index与列表元素个数一致
3.标量值，index表达Series类型的尺寸
4.Python字典，键值对中的“键”是索引，index从字典中进行选择操作
5.ndarray，索引和数据都可以通过ndarray类型创建
6.其他函数，range()函数等
2.3 Series基本操作
1.Series类型包括index和values两部分
2.Series类型的操作类似ndarray类型
3.Series类型的操作类似Python字典类型
（1）Series基本操作
#Series基本操作
>>>a=pd.Series({'a':1,'v':2,'c':3,'d':4,'e':5})
>>> a.index
Index(['a', 'c', 'd', 'e', 'v'], dtype='object')
>>> a.values
array([1, 3, 4, 5, 2], dtype=int64)
#两套索引并存，但不能混用
>>> a[['a','v']]
a 1
v 2
dtype: int64
>>> a[[0,4]]
a 1
v 2
dtype: int64
#混用，以靠前的为准
>>> a[['a',4]]
a 1.0
4 NaN
dtype: float64
(2)Series类型的操作类似ndarray类型：
索引方法相同，采用 [ ]
可以通过自定义索引的列表进行切片
可以通过自动索引进行切片，如果存在自定义索引，则一同被切片
#采用 []切片
>>> a=pd.Series({'a':1,'v':2,'c':3,'d':4,'e':5})
>>> a[:3]
a 1
c 3
d 4
dtype: int64
#在索引前进行运算
>>> a[a>a.median()]
d 4
e 5
dtype: int64
#以自然常数e为底的指数函数
>>> np.exp(a)
a 2.718282
c 20.085537
d 54.598150
e 148.413159
v 7.389056
dtype: float64
(3)Series类型的操作(类似Python)：
通过自定义索引访问
保留字in操作
使用.get()方法
#保留字in
>>> a=pd.Series({'a':1,'v':2,'c':3,'d':4,'e':5})
>>> 'a' in a
True
>>> 'v' in a
True
#只匹配索引
>>> 1 in a
False
2.4 Series对齐操作
#Series类型在运算中会自动对齐不同索引的数据.(即对不齐，就当缺失项处理)
>>> a=pd.Series({'a':1,'v':2,'c':3,'d':4,'e':5})
>>> b=pd.Series({'a':1,'b':2,'c':3,'d':4,'e':5})
>>> a+b
a 2.0
b NaN
c 6.0
d 8.0
e 10.0
v NaN
dtype: float64
2.5 Series的name属性
#Series对象和索引都可以有一个名字，存储在属性.name中
a=pd.Series({'a':1,'v':2,'c':3,'d':4,'e':5})
>>> a.name
>>> a.name="精忠跳水队"
>>> a.name
'精忠跳水队'
>>> a
a 1
c 3
d 4
e 5
v 2
Name: 精忠跳水队, dtype: int64
2.6 Series小结
Series是一维带“标签”数组
index_0 → data_a
Series基本操作类似ndarray和字典，根据索引对齐
3.Pandas库的DataFrame类型
3.1 DataFrame结构
#DataFrame是一个表格型的数据类型，每列值类型可以不同
#DataFrame既有行索引、也有列索引
>>> df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,10,(4,5)))
>>> df
0 1 2 3 4
0 8 5 4 1 1
1 3 4 2 7 3
2 4 3 8 9 9
3 7 8 9 1 7
3.2 DataFrame的创建
DataFrame类型可以由如下类型创建：
ndarray对象
由一维ndarray、列表、字典、元组或Series构成的字典
Series类型
其他的DataFrame类型
#由字典创建 （自定义行列索引，会自动补齐缺失的值为NAN）
>>> df=pd.DataFrame({'one':pd.Series([1,2,3],index=
['a','v','c']),'two':pd.Series([1,2,3,4,5],index=
['a','b','c','d','e'])})
>>> df
one two
a 1.0 1.0
b NaN 2.0
c 3.0 3.0
d NaN 4.0
e NaN 5.0
v 2.0 NaN
#由字典+列表创建。统一index，尺寸必须相同
>>> df=pd.DataFrame({'one':[1,2,3],'two':[2,2,3],'three'
:[3,2,3]},index=['a','b','c'])
>>> df
one three two
a 1 3 2
b 2 2 2
c 3 3 3
#索引（类似Series，依据行列索引）
>>> df['one']['a']
1
>>> df['three']['c']
3
3.3 pandas数据类型操作——重新索引
#由a b c改为c a b
>>> df.reindex(['c','a','b'])
one three two
c 3 3 3
a 1 3 2
b 2 2 2
#重排并增加列
>>> df.reindex(columns=['three','two','one','two'])
three two one two
a 3 2 1 2
b 2 2 2 2
c 3 3 3 3
#原始的数据
>>> df
one three two
a 1 3 2
b 2 2 2
c 3 3 3
#插入列
>>> newc=df.columns.insert(3,'新增')
>>> newc
Index(['one', 'three', 'two', '新增'], dtype='object')
#插入新数据
>>> newd=df.reindex(columns=newc,fill_value=99)
>>> newd
one three two 新增
a 1 3 2 99
b 2 2 2 99
c 3 3 3 99
3.4pandas数据类型操作——索引类型
>>> df
one three two
a 1 3 2
b 2 2 2
c 3 3 3
>>> nc=df.columns.delete(1)
>>> ni=df.index.insert(3,'new_index')
#无填充
>>> df.reindex(columns=nc,index=ni)
one two
a 1.0 2.0
b 2.0 2.0
c 3.0 3.0
new_index NaN NaN
#有填充
>>> df.reindex(columns=nc,index=ni,method='ffill')
one two
a 1 2
b 2 2
c 3 3
new_index 3 3
#删除行列
#默认删 除行
>>> df.drop('b')
one three two
a 1 3 2
c 3 3 3
#轴1为列
>>> df.drop('three',axis=1)
one two
a 1 2
b 2 2
c 3 3
3.5pandas数据类型运算——算数运算
算数运算法则：
算术运算根据行列索引，补齐后运算，运算默认产生浮点数
补齐时缺项填充NaN (空值)
二维和一维、一维和零维间为广播运算
采用+ ‐ * /符号进行的二元运算产生新的对象
（1）采用+ ‐ * /符号进行的二元运算：
#用符号运算，无法处理缺失值
>>> df1 =pd.DataFrame({'one':[1,2,3],'two':
[4,5,6]},index=['a','b','c'])
>>> df2 =pd.DataFrame({'one':[1,2,3]},
index=['a','b','c'])
>>> df1+df2
one two
a 2 NaN
b 4 NaN
c 6 NaN
（2）采用方法形式进行二元运算：
>>> df1 =pd.DataFrame({'one':[1,2,3],'two':[4,5,6]},
index=['a','b','c'])
>>> df2 =pd.DataFrame({'one':[1,2,3]},index=['a','b','c'])
#用方法进行运算，可选参数处理缺失值
>>> df1.add(df2,fill_value=0)
one two
a 2 4.0
b 4 5.0
c 6 6.0
#运算方式
#只对对应维度及对应位置进行运算，常数则进行广播运算。
无匹配位置，则置为NAN
df =pd.DataFrame({'one':[1,2,3],'two':[2,2,3],'three'
:[3,2,3]},index=['a','b','c'])
df3=df=pd.DataFrame({'one':[1,2,3]},index=['a','b','c'])
df4=pd.DataFrame({'two':[2,2,3]},index=['a','b','c'])
#常数
>>> df3-1
one
a 0
b 1
c 2
>>> df -1
one three two
a 0 2 1
b 1 1 1
c 2 2 2
#对应维度
>>> df3 -df
one three two
a 0 NaN NaN
b 0 NaN NaN
c 0 NaN NaN
>>> df-df4
one three two
a NaN NaN 0
b NaN NaN 0
c NaN NaN 0
3.6pandas数据类型运算——比较运算
（1）法则
比较运算只能比较相同索引的元素，不进行补齐
二维和一维、一维和零维间为广播运算
采用>、<、 >=、 <= 、==、 !=等符号进行的二元运算产生布尔对象
>>> dfx
one three two
a 1 3 2
b 1 3 2
c 1 3 2
>>> df
one three two
a 1 3 2
b 2 2 2
c 3 3 3
>>> df>dfx
one three two
a False False False
b True False False
c True False True
4.Pandas数据类型小结
1.据类型与索引的关系，操作索引即操作数据
2.Series = 索引+ 一维数据
3.DataFrame = 行列索引+ 多维数据
4.重新索引、数据删除、算术运算、比较运算
5.像对待单一数据一样对待Series和DataFrame对象
以上所述就是小编给大家介绍的《数据分析相关库之Pandas》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！
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