Pandas
构建在NumPy之上，继承了NumPy高性能的数组计算功能，同时提供更多复杂精细的数据处理功能
- 安装
pip install pandas - 导入
import pandas as pd
Series
键值对列表
# 创建Series
s1 = pd.Series([5, 17, 3, 26, 31])
s1
0 5
1 17
2 3
3 26
4 31
dtype: int64
# 获得Series的元素和索引
s1.values
array([ 5, 17, 3, 26, 31])
s1.index
RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)
# 索引和切片操作
print(s1[2])
print(s1[1:3])
3
1 17
2 3
dtype: int64
#既可以用标签索引也可以用位置索引
s1 = pd.Series([5, 17, 3, 26, 31], index=["a","d","b","c","e"])
print(s1)
print(s1["b"])
print(s1[1])
a 5
d 17
b 3
c 26
e 31
dtype: int64
3
17
# 标签索引切片包含结束值
s1["d":"c"]
d 17
b 3
c 26
dtype: int64
# 用索引获得任意元素
s1[["a","e","c"]]
a 5
e 31
c 26
dtype: int64
# loc：用标签索引 iloc：用位置索引
s2 = pd.Series([5,17,3,26,31], index=[1,3,5,7,9])
print(s2.loc[3])
print(s2.iloc[3])
print(s2.loc[1:3]) #包括结束
print(s2.iloc[1:3]) #不包括结束位置
17
26
1 5
3 17
dtype: int64
3 17
5 3
dtype: int64
# 创建Series的另一种方式
s3 = pd.Series({"qc":4.1,"blb":2.2,"xhs":5.3,"td":3.7,"hg":6.8})
s3
qc 4.1
blb 2.2
xhs 5.3
td 3.7
hg 6.8
dtype: float64
# 查看标签是否存在
"qc" in s3
# 可以根据条件筛选
s3[(s3>5)&(s3<6)]
# 计算操作索引自动对齐,缺失值用0代替
s1.add(s2, fill_value=0)
# 统计信息
s1.describe()
count 5.000000
mean 16.400000
std 12.401613
min 3.000000
25% 5.000000
50% 17.000000
75% 26.000000
max 31.000000
dtype: float64
# 对元素分别操作
# 使用函数作为参数，不改变原始Series,返回新Series
# grades = scores.apply(get_grade_from_score)
Dataframe
数据表格，可以看成由Series组成的字典
- 创建：值是Series或列表，列是各个Series对应的列名
df4 = pd.DataFrame({"学号":{"小明":"01","小红":"02","小杰":"03"},
"班级":{"小明":"二班","小红":"一班","小杰":"二班"},
"成绩":{"小明":92,"小红":67,"小杰":70}})
df4
df4.index #获取索引
df4.columns #获取列名
df4.values #获取值（返回NumPy数组）
# 转置
df4.T
df4["班级"]
小明 二班
小红 一班
小杰 二班
Name: 班级, dtype: object
df4.班级 #列名也是dataFrame的属性，特殊符号不适用
小明 二班
小红 一班
小杰 二班
Name: 班级, dtype: object
df4[["学号", "成绩"]]
df4.loc["小红"]
学号 02
班级 一班
成绩 67
Name: 小红, dtype: object
df4.loc["小红","成绩"]
np.int64(67)
df4.loc[:,"成绩"]
df4[df4.成绩 > 67]
# 返回前5行 df4.head()
df4.head(2)
# 对列赋值：更新或者增加列值
df4["成绩"] = pd.Series([88, 77, 66], index=["小明","小红","小杰"])
df4["性别"] = ["男", "女", "男"]
df4
# 对行用loc
df4.loc["小虎"] = ["04", "三班", 99, "男"]
df4
df4.drop(["小明", "小虎"]) # 删除行
df4.drop("班级", axis=1) # 删除列 axis=1横向依次（判断）操作
# df1.mean(axis=1) # 对行求平均值
# df1.apply(函数）# 将函数用在每列
# df1.applymap(function) # 用在每个元素
# 原始df并不改变
df4.describe() # 忽略非数字列
