1、Pandas

Pandas 库是以Numpy库为基础构建的，通常用来处理表格型(关系型)的数据集或与时间序列相关的数据集。
Pandas的优点总结如下：

1. Pandas提供了快速高效的DataFrame对象，可用于集成索引的数据集操作。
2. Pandas提供了对各种格式数据的读取和写入工具。
3. 提供智能的数据对齐功能和缺失数据处理方式，可以方便地将混乱的数据处理成有序的形式。
4. 可以很灵活地进行数据集的维度变换和旋转。
5. 基于DataFrame对象的标签，可以对数据集进行灵活的切片、花式索引，或将大数据集分拆为多个小子集。
6. 当需要修改数据尺度时，允许对数据对象中的数据列进行添加和删除操作。
7. 提供了强大的分组引擎，可以对分组数据集进行拆分、应用、组合等操作，也可以方便地对数据集进行汇总统计和转换。
8. 提供了对多个数据集进行高效合并和连接的方法。
9. 分层轴索引提供了在低维数据结构中处理高维数据的直观方式。
10. 提供了方便的时间序列操作功能。
11. Pandas经过了高度的性能优化，执行效率高。
12. 应用领域广泛。

一般使用如下方式引入Pandas库：

import pandas as pd

Pandas有两种主要的数据结构：

1. Series：一维数组，与Numpy中一维的ndarray相似，数据结构接近Python中的List列表，数据元素可以是不同的数据类型。
2. DataFrame：二维数据结构，可以近似将其看成由多个Series组成。

2、Series数据结构

Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据以及与其对应的标签（索引）组成，数据可以是任何Numpy数据类型。

2.1 Series的创建

创建Series对象的语法格式如下：

pandas.Series(data,index)

data表示数据值，index为对应的索引，可以自定义索引，若未自定义，则自动创建0~N-1的整数型索引（N为数据长度）
Series的创建：

import pandas as pd
s1 = pd.Series([1,2,3,4,5])  #使用默认整数索引创建Series
ls = ['a','b','c','d','e']
s2 = pd.Series([1,2,3,4,5],index=ls) #使用自定义索引创建Series
print(s1)
print(s2)

2.2 Series的索引与访问

若创建Series的过程中自定义了索引，那么访问数据时可以通过自定义索引或整数索引进行访问。若采用整数索引对Series进行切片访问，则切片片区不包含最右侧索引；若采用自定义索引切片，则包含最右侧索引。
Series的索引访问：

ls = ['a','b','c','d','e']
s2 = pd.Series([1,2,3,4,5],index=ls) #使用自定义索引创建Series
print(s2[0:2])  #使用整数索引切片访问Series
print(s2['a':'c']) #使用自定义索引切片访问Series

2.3 Series的常见操作

创建Series后，可以对其进行常见数组操作，包括标量乘法、数据过滤、应用数学函数等。

import numpy as np
ls = ['a','b','c','d','e']
s2 = pd.Series([1,2,3,4,5],index=ls) #使用自定义索引创建Series
print(s2)
print(s2**2) #使用标量乘法计算平方
print(s2[s2>3]) #筛选大于3的元素
print(np.sqrt(s2))  #应用数学函数开方

而针对Series内的元素，可以对其进行数据值的新增、修改和删除。

ls = ['a','b','c','d','e']
s2 = pd.Series([1,2,3,4,5],index=ls) #使用自定义索引创建Series
print("原始Series为：\n",s2)
s2['f']=8
print("添加元素后的Series为：\n",s2)
s2['a']=9
print("修改元素后的Series为：\n",s2)
s2 = s2.drop('c')
print("删除元素后的Series为：\n",s2)

此外还可以通过字典来创建Series对象，因为字典中的数据都是以键值对的形式存储，所以将其转换为Series时会使用其中的键部分作为索引，值部分作为数据值。与字典不同的是，字典中的条目是无序的，而Series中的数据是有序的。

dic = {'a':6,'b':7,'c':8,'d':9,'f':10}
s = pd.Series(dic)
print(s)

3、DataFrame对象

DataFrame是一个表格型的数据结构，由行和列组成，DataFrame的列是有序的，列与列之间的数据类型可以互不相同。DataFrame的每一行存在一个行索引（index），每一列存在一个列索引（columns）。

3.1 DataFrame的创建与索引

创建dataFrame对象的方法有很多，最常见的就是通过一个字典进行转换，使用的是DataFrame()函数。

dic = {'a':[1,2,3,4,5],'b':[6,7,8,9,10]}
df = pd.DataFrame(dic)
print(df)

在上述转换过程中，字典的键变成DataFrame的列索引，自动生成整数行索引。
此外还可以使用DataFrame()函数将二维数组转换成DataFrame。

l1 = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
df1 = pd.DataFrame(l1)
print(df1)

在上述过程中，由于没有自定义索引，因为行索引和列索引均自动生成整数索引。
对于dataFrame对象，还可以使用一些属性查看它的基本信息。

属性	信息
df.shape	查看DataFrame的形状
df.index	查看DataFrame的行索引
df.columns	查看DataFrame的列索引
df.values	以ndarray对象类型返回DataFrame的所有数据
df.info	查看DataFrame的摘要信息

dic = {'a':[1,2,3,4,5],'b':[6,7,8,9,10]}
df = pd.DataFrame(dic)
print(df)
print(df.shape) #查看DataFrame的形状
print(df.index) #查看DataFrame的行索引
print(df.columns) #查看DataFrame的列索引
print(df.values) #以ndarray对象类型返回DataFrame的所有数据
print(df.info) #查看DataFrame的摘要信息

DataFrame对象的索引是不支持修改的，但是允许用户使用set_index()将某列设置为新索引，也可以使用reindex()方法改变数据行的顺序，生成一个匹配新索引的新对象。

dic = {'a':['class1','class2','class3','class4','class5'],'b':[6,7,8,9,10]}
df = pd.DataFrame(dic)
print(df)
df = df.set_index(['a']) #以a列作为新索引创建一个新对象
print(df)
df = df.reindex(['class2','class3','class5','class1','class4'])  #根据给定索引改变数据行顺序，创建一个新对象
print(df)

3.2 DataFrame的访问

如果想对DataFrame对象进行切片来获取部分数据，根据想要获取区域的不同，常用的数据选择方式为：选择行、选择列、选择区域、选择单个数据以及条件筛选。
选择行：

import pandas as pd
dic = {'class':['class1','class2','class3','class4','class5'],'num':[1,2,3,4,5]}
df = pd.DataFrame(dic,index=['a','b','c','d','e'])
print(df)
print('获取第一行数据\n',df[0:1])
print('获取第1、2行数据\n',df[1:3])
print('获取行标签为a、b、c的数据\n',df['a':'c'])
print('获取前三行数据\n',df.head(3))
print('获取最后一行数据\n',df.tail(1))

选择列：

print('获取列标签为class的数据\n',df['class'])

选择区域数据时可用到的方法有loc和iloc，其中loc基于行列索引标签进行选择，iloc基于行列位置关系进行切片。

使用方式	功能
loc[i]	选取行索引为i的行
loc[i1:i2]	选取行索引从i1到i2的行，包括i2
loc[i1:i2, c1:c2]	选取行索引从i1到i2，列索引从c1到c2的矩形区域
iloc[r]	选取位置为第r行的数据，r为大于等于0的整数
iloc[r1:r2]	选取位置为第r1到r2行的数据，不包括r2行
iloc[r1:r2, v1:v2]	选取位置为第r1到r2行，第v1列到v2列的矩形区域，不包括v2列

选择区域：

print('选取行索引为a的行：\n',df.loc['a'])
print('选取行索引从a到c的行：\n',df.loc['a':'c'])
print('选取行索引从a到c，列索引从class到num的矩形区域：\n',df.loc['a':'c','class':'num'])
print('选取位置为第1行的数据：\n',df.iloc[1])
print('选取位置为第1行到第3行的数据，不包括第2行：\n',df.iloc[1:3])
print('选取位置为第1行到第3行，第0列到第1列的区域，不包括第2行、第1列:\n',df.iloc[1:3,0:1])

选择单个数据的方法有at和iat，其中at基于索引进行选择，iat基于位置信息进行选择。

使用方式	功能
at[i,c]	选择行索引为i，列索引为c的单个数据
iat[r,v]	选择第r行、第v列的单个数据，r和v从0开始

选择单个数据：

print('选择行索引为a，列索引为num的单个数据：\n',df.at['a','num'])
print('选择第1行第1列的单个数据：\n',df.iat[1,1])

条件筛选：

import numpy as np
data=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),
                  index=['BJ','SH','GZ','SZ'],
                  columns=['q','r','s','t'])
print(data)
print(data[data['r']>6])  #筛选出列索引为r的取值中大于6的行

3.3 DataFrame的常见操作

可以通过赋值语句来修改DataFrame中的数据，修改过程中需指定修改的行、列索引。此外在使用赋值语句赋值时，若该列索引名不存在，即为添加新列。

dic = {'class':['class1','class2','class3','class4','class5'],'num':[1,2,3,4,5]}
df = pd.DataFrame(dic,index=['a','b','c','d','e'])
print('当前DataFrame结构为：\n',df)
df['num']['a']=7
print('修改后的DataFrame结构为：\n',df)
df['age']=[1,4,7,9,0]
print('修改后的DataFrame结构为：\n',df)

有时候需要把几个DataFrame对象合并为一个DataFrame对象，此时可以使用append()方法和merge()方法。
append()方法是将其他数据对象沿行索引方向（列对齐）追加到当前对象的末尾，并返回一个新对象。

df1 = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(2,3),index=['r1','r2'],columns=['c1','c2','c3'])
df2 = pd.DataFrame(np.linspace(0,12,6).reshape(2,3),index=['r1','r2'],columns=['c1','c2','c3'])
print(df1)
print(df2)
print(df1.append(df2))

merge()方法主要对多个DataFrame对象依据某些列的值进行匹配合并。

df1 = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(2,3),index=['r1','r2'],columns=['c1','c2','c3'])
df3 = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(2,3),index=['r1','r2'],columns=['c1','c4','c5'])
df4 = pd.merge(df1,df3,on='c1')
print(df1)
print(df3)
print(df4)

Pandas的Series对象和DataFrame对象都继承了Numpy的统计函数，拥有常用的数学与统计方法，可以对一列或多列数据进行统计分析，常见的统计分析函数如下：

函数	功能
count()	统计元素个数，不包含Nan值
describe()	按照列进行统计分析，获取数量、均值、最大值等相关信息
min()，max()	获取最大值、最小值
argmin()，argmax()	获取列最大值、最小值的索引位置信息
idxmin()，idxmax()	获取列最大值、最小值的索引值
sum()	求和
mean()	求均值
median()	求中位数
var()	计算方差
std()	计算标准差
cumsum()	计算累计和

df = df.drop(['class'],axis=1)
print('DataFrame结构为:\n',df)
print('每列的元素数量为:\n',df.count())
print('每列的统计分析值为:\n',df.describe())
print('每列的元素之和为:\n',df.sum())
print('每列的标准差为:\n',df.std())

drop()方法可以按照行列删除数据，其语法格式如下：

df.drop(索引值或索引列表,axis= , inplace = )

其中axis默认为0，表示删除行，取值为1时表示删除列；inplace表示操作是否对元数据生效，默认为false，产生新数据。

print('DataFrame结构为:\n',df)
df1 = df.drop('num',axis = 1) #删除列索引为num的列
print(df1)
df.drop('a',inplace = True) #对原数据进行删除操作，删除行索引为a的行
print(df)

4、数据对齐

Series和DataFrame还有一个重要的功能就是在进行算术运算时实现数据的自动对齐，对齐不同索引的数据，简单的解释就是数据依照索引进行匹配后再进行算术运算，如果索引不同，则获得这两个索引的并集。
Series的数据对齐：

dic1 = {'a':6,'b':7,'c':8,'d':9,'f':10}
dic2 = {'a':1,'b':1,'d':1}
s1 = pd.Series(dic1)
s2 = pd.Series(dic2)
print(s1+s2)

DataFrame的数据对齐：

dic1 = {'class':[1,2,3,4,5],'num':[1,2,3,4,5]}
df1 = pd.DataFrame(dic1,index=['a','b','c','d','e'])
print('第一个DataFrame结构为：\n',df1)
dic2 = {'class':[2,3,5]}
df2 = pd.DataFrame(dic2,index=['b','c','e'])
print('第二个DataFrame结构为：\n',df2)
df3 = df1+df2
print(df3)

5、缺失数据处理

在使用Series或DataFrame结构进行数据的存储时，最常见的就是在存储过程中出现数据缺失的情况，即出现空值。在pandas中针对这一现象可以依次采用判断空值、过滤缺失数据以及填充缺失数据来进行处理。
当不确定数据中是否存在空值时，可以使用notnull()方法进行判断，Series或DataFrame中对应位置不存在空值则返回True，否则返回False。
notnull()方法的使用：

df3.notnull()

但确定存在空值时，可以采用过滤缺失数据或填充的方式进行处理。
过滤缺失数据主要可以使用dropna()方法，该方法中主要包含两个参数，分别是axis和how。
axis可以取值为0或1，默认取值为0。当取值为0时表示对存在缺失值的行进行处理；当取值为1表示对存在缺失值的列进行处理。
how可以取值为any或all，默认取值为any。当取值为any时表示只要该行或该列存在空值，则删除该行或该列；当取值为all时表示只有当该行或该列全部为空值时才会删除。
dropna()方法的使用：

df4 = df3.dropna()
df5 = df3.dropna(how = 'all')
print('原始DataFrame结构为：\n',df3)
print('删除包含空值的行之后DataFrame结构为：\n',df4)
print('删除全部为空值的行之后DataFrame结构为：\n',df5)

填充数据主要可以使用filllna()方法，该方法默认填充后返回新的数据对象，常见参数如下：

参数	功能
value	用于填充缺失部分的数据
method	插值方法，默认是ffill，用上一个非缺失值填充，bfill表示用下一个非缺失值填充
axis	填充的轴向
inplace	是否修改原对象，默认为False
limit	可以填充的数量

filllna()方法的使用：

print('原始DataFrame结构为：\n',df3)
df6 = df3.fillna(1)
print('将空值替换为1之后DataFrame结构为：\n',df6)
df7 = df3.fillna(method='bfill',limit=1)
print('用下一个缺失值填充且仅填充一个空值之后DataFrame结构为：\n',df7)

6、Pandas存取文件

Pandas提供了专门的文件输入输出函数，主要分为读取函数和写入函数两种。

读取函数	写入函数	功能
read_csv()	to_csv()	对CSV文件进行读写操作，默认以逗号分隔
read_excel()	to_excel()	对Excel文件进行读写
read_sql()	to_sql()	读写数据库表内容
read_json()	to_json()	读写JSON格式文件和字符串
read_html()	to_html()	读写HTML字符串、文件以及URL等

在上述函数中，最常用的是read_csv()和to_csv()，这两种主要可以对CSV和TXT文件进行读写操作。
to_csv()主要用于将数据写入CSV文件。其语法格式如下：

pd.to_csv(filename, sep='', columns=None, header=None)

其中filename为写入的文件名；sep为输出文件的字段分隔符，默认点；columns为写入的字段；header为列名的别名。
read_csv()主要读取CSV文件中的数据，其语法格式如下：

pd.read_csv(filename, sep='', columns=None, header=None, names='')

names表示设置的列名。
使用to_csv()与read_csv()读写文件：

df1 = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(2,3),index=['r1','r2'],columns=['c1','c2','c3'])
print(df1)
df1.to_csv('1.csv')
df2 = pd.read_csv('1.csv',header = None,names=['a','b','c'])
print(df2)