一、pandas中的对象

1、Series对象

        由两个相互关联的数组(values, index)组成，前者（又称主数组）存储数据，后者存储values内每个元素对应关联的标签。

import numpy as np
import pandas as pd

s1 = pd.Series([1, 3, 5, 7])

print(s1)
→0    1
 1    3
 2    5
 3    7
 dtype: int64

print(s1.values)
→[1 3 5 7]

print(s1.index)
→RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

        通过NumPy数组导入Series对象：

arr1 = np.array([1, 3, 5, 7])
s2 = pd.Series(arr1, index=['a', 'b', 'c', 'd'])
s2_ = pd.Series(s2)

print(s2)
→a    1
 b    3
 c    5
 d    7
 dtype: int32

print(s2_)
→a    1
 b    3
 c    5
 d    7
 dtype: int32

        若index数组的值在字典中有对应的键，则生成的Series中对应的元素是字典中对应的值（如果没有，其值为NaN空值）。

dict1 = {"a": 3, "b": 4, "c": 5}
s3 = pd.Series(dict1, index=["a", "b", "c", "d"])

print(s3)
→a    3.0
 b    4.0
 c    5.0
 d    NaN
 dtype: float64

2、DataFrame对象

        将Series的使用场景扩展到多维，由按一定顺序的多列数据（可不同类型）组成，有两个索引数组(index, columns)。

dict2 = {"a": [1, 2, 3, 4], "b": [5, 6, 7, 8], "c": [9, 10, 11, 12]}
df1 = pd.DataFrame(dict2)

print(df1)
→  a  b   c
0  1  5   9
1  2  6  10
2  3  7  11
3  4  8  12

df2 = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4, 4)),
                   index=["one", "two", "three", "four"],
                   columns=["ball", "pen", "pencil", "paper"])

print(df2)
→      ball  pen  pencil  paper
one       0    1       2      3
two       4    5       6      7
three     8    9      10     11
four     12   13      14     15

二、pandas的基本操作

1、导入与导出数据

（1）csv文件导入

        函数原型read_csv(filepath, sep, names, encoding)，参数分别为：导入csv文件的路径、分隔符、导入的列和指定列的顺序（默认按顺序导入所有列）和文件编码（一般为utf-8）。

（2）txt文件导入

        read_table()的参数与read_csv()一样，但txt文件的分隔符不确定，所以参数设置需要更严格准确。

（3）Excel文件导入

        read_excel()的参数只有三个：路径名、读取表格名和读取列名，一般只需要第一个。

        示例如下，其中data.csv的内容如下：

        data.txt的内容如下：

        data.xlsx的内容如下：

df3 = pd.read_csv(r"D:\Pycharm professional\pythonProject\test_pandas_files\data.csv")

print(df3)
→   0   1   2
0   1   2   3
1   4   5   6
2   7   8   9
3  10  11  12

df4 = pd.read_table(r"D:\Pycharm professional\pythonProject\test_pandas_files\data.txt", sep=' ', header=None)

print(df4)
→  0   1
0  1   2
1  3   4
2  5   6
3  7   8
4  9  10

df5 = pd.read_excel(r"D:\Pycharm professional\pythonProject\test_pandas_files\data.xlsx")

print(df5)
→  0  1  2  3
0  a  b  c  d
1  e  f  g  h
2  i  j  k  l

 （4）数据导出

        函数原型为to_csv(filepath, sep, names, encoding)，参数分别为：导出csv文件的路径、分隔符（默认为逗号）、是否输出索引（默认为True，即输出索引）和文件编码（一般为utf-8）。

df3.to_csv(r"D:\Pycharm professional\pythonProject\test_pandas_files\data1.csv", index=True, header=True)
df3.to_csv(r"D:\Pycharm professional\pythonProject\test_pandas_files\data2.csv", index=False, header=True)

        data1.csv的内容如下： 

        data2.csv的内容如下： 

2、数据的查看与检查

（1）Series对象

print(s1[2])
→5

print(s2['c'])
→5

print(s2[0:2])
→a    1
 b    3
 dtype: int32

print(s2[['a', 'b']])
→a    1
 b    3
 dtype: int32

（2）DataFrame对象

print(df2.columns)
→Index(['ball', 'pen', 'pencil', 'paper'], dtype='object')

print(type(df2.columns))
→<class 'pandas.core.indexes.base.Index'>

print(df2.index)
→Index(['one', 'two', 'three', 'four'], dtype='object')

print(type(df2.index))
→<class 'pandas.core.indexes.base.Index'>

print(df2.values)
→[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]
 [12 13 14 15]]

print(type(df2.values))
→<class 'numpy.ndarray'>

print(df2["pencil"])
→one       2
 two       6
 three    10
 four     14
 Name: pencil, dtype: int32

print(df2.pen)
→one       1
 two       5
 three     9
 four     13
 Name: pen, dtype: int32

print(df2[0:2])
→    ball  pen  pencil  paper
one     0    1       2      3
two     4    5       6      7

3、数据的增删查改

        创建Series对象如下：

s4 = pd.Series([1, 3, 5, 7], index=['a', 'b', 'c', 'd'])

（1）增加

s4['e'] = 9
print(s4)
→a    1
 b    3
 c    5
 d    7
 e    9
 dtype: int64

（2）删除

s4.pop('e')
print(s4)
→a    1
 b    3
 c    5
 d    7
 dtype: int64

print(s4.drop('c'))
→a    1
 b    3
 d    7
 dtype: int64

print(s4)
→a    1
 b    3
 c    5
 d    7
 dtype: int64

（3）查找与修改

s4[2] = 6
s4['a'] = 0
print(s4)
→a    0
 b    3
 c    6
 d    7
 dtype: int64

print(s4[s4 > 4])
→c    6
 d    7
 dtype: int64

df2["pencil"][1] = 12
print(df2)
→      ball  pen  pencil  paper
one       0    1       2      3
two       4    5      12      7
three     8    9      10     11
four     12   13      14     15

4、pandas的基本运用

（1）数据统计

        创建DataFrame对象如下：

arr2 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]).reshape(4, 2)
df6 = pd.DataFrame(arr2, index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['one', 'two'])
print(df6)
→  one  two
a    1    2
b    3    4
c    5    6
d    7    8

① 求和

print(df6.sum())
→one    16
 two    20
 dtype: int64

print(df6.sum(axis=1))
→a     3
 b     7
 c    11
 d    15
 dtype: int64

② 累计求和

print(df6.cumsum())
→  one  two
a    1    2
b    4    6
c    9   12
d   16   20

③ 返回最值行名称

print(df6.idxmax())
→one    d
 two    d
 dtype: object

print(df6.idxmin())
→one    a
 two    a
 dtype: object

④ 去重

        unique()返回NumPy数组，value_counts()返回Series对象（index为不重复的元素，values为不重复元素的频数）。

s5 = pd.Series([1, 3, 5, 7, 2, 4, 3, 5, 7, 6, 7])

print(s5.unique())
→[1 3 5 7 2 4 6]

print(type(s5.unique()))
→<class 'numpy.ndarray'>

print(s5.value_counts())
→7    3
 3    2
 5    2
 1    1
 2    1
 4    1
 6    1
 dtype: int64

print(type(s5.value_counts()))
→<class 'pandas.core.series.Series'>

⑤ 筛选数据

        isin()判定Series对象中每个元素是否包含在给定的参数中。

print(s5.isin([2, 4]))
→0     False
 1     False
 2     False
 3     False
 4      True
 5      True
 6     False
 7     False
 8     False
 9     False
 10    False
 dtype: bool

print(s5[s5.isin([2, 4])])
→4    2
 5    4
 dtype: int64

（2）算术运算

s6 = pd.Series([20, 40, 60, 80])

print(s6 / 2)
→0    10.0
 1    20.0
 2    30.0
 3    40.0
 dtype: float64

print(np.log(s6))
→0    2.995732
 1    3.688879
 2    4.094345
 3    4.382027
 dtype: float64

（3）数据对齐

        数据清洗的重要过程，可按索引进行对齐运算，没对齐的位置填充NaN，数据末尾也可填充NaN。

s7 = pd.Series({"b": 4, "c": 5, "a": 3})
s8 = pd.Series({"a": 1, "b": 7, "c": 2, "d": 11})

print(s7 + s8)
→a     4.0
 b    11.0
 c     7.0
 d     NaN
 dtype: float64