【数据分析】：Pandas中的三大数据类型：Series类型、DataFrame类型以及 Index 类型

一、关于Pandas

【简介】： pandas是建立在Numpy基础上的高效数据分析处理库，是Python的重要数据分析库。pandas提供了众多的高级函数，极大地简化了数据处理的流程，尤其是被广泛地应用于金融领域的数据分析。

【学习参考】pandas官网： http://pandas.pydata.org/

pandas

二、Pandas特点

pandas主要特点主要有以下几个方面，力图营造一个Pandas共呢能十分强大的印象：

带有标签的数据结构，Pandas库主要围绕Series类型（一维）和DataFrame类型（二维）这两种数据结构。
允许简单索引和多级索引；
轻松处理浮点数据中的丢失数据（以NaN表示）以及非浮点数据；
功能强大，灵活的按组功能来执行对数据集拆分申请，联合行动，对于聚合和转换数据；
可以轻松地将其他Python和NumPy数据结构中的不同索引的数据转换为DataFrame对象；
基于智能标签的切片，花式索引和大型数据集的子集；
直观的合并和连接数据集；
数据集的灵活的重塑和旋转；

【重点指南】：下面将重点介绍pandas 中的三大数据结构：Series、DATa Frame、Index；

三、Series类型

【介绍】：Series可以运用ndarray或字典的几乎所有索引操作和函数，融合了字典和ndarray的优点。

# 导入包
import numpy as np
import pandas as pd

【数据分析】：Pandas中的三大数据类型：Series类型、DataFrame类型以及 Index 类型_第2张图片

运行环境-基于jupyter-notebook

1、把series当成Numpy的数组来操作

data[1:3]

输出：
1    0.50
2    0.75
dtype: float64

【注释】：Series定义时，可以自己指定索引。

2、将Series当成一个特殊的字典

population_dict = {'Californis':345987634,'New York':40768934,'Florida':76543212,'Illinois':156898456}
population = pd.Series(population_dict)
population

Series

【注释】：Series可以像访问字典一样的访问，但是Series比字典强大，支持数组形式的操作；

population['Californis']
population['New York':'Californis']

3、创建series对象

基本形式：pd.Series(data,index=index),(index是可选参数)。

data 可以是列表或者numpy 数组；
data 可以是一个标量。创建时会被重复填充到各个索引上。
data 可以是一个字典；

创建series对象.png

【注释】：每一种创建方式，都可以通过指定的索引，筛选需要的结果；

四、DataFrame类型

【介绍】：DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。

（1）、将DataFrame对象当成Numpy数组

area_dict= {'Californis':336784,'New York':4908874,'Florida':43212,'Illinois':12986}
area = pd.Series(area_dict)
states = pd.DataFrame({'population':population,'area':area})
states

【数据分析】：Pandas中的三大数据类型：Series类型、DataFrame类型以及 Index 类型_第5张图片

获取DataFrame索引对象

# 行索引对象
states.index
# 列索引对象
states.columns
# 默认按列获取数据
states['population']

（2）、创建DataFrame对象

1、通过Series创建

area_dict= {'Californis':336784,'New York':4908874,'Florida':43212,'Illinois':12986}
area = pd.Series(area_dict)
pd.DataFrame(population,columns=['population']) 
# columns: 用来指定列的索引名称；
---
输出：
           population
Californis  345987634
New York    40768934
Florida    76543212
Illinois    156898456

2、通过字典列表创建

data = [{'a':i,'b':2*i} for i in range(3)]
pd.DataFrame(data)

---
输出：
    a   b
0   0   0
1   1   2
2   2   4

【注释】：如果字典中有些键不存在,Pandas 会用缺失值NaN来表示

3、通过Series对象字典来创建

pd.DataFrame({'population':population,'area':area})

--
输出：

           population   area
Californis  345987634   336784
New York    40768934    4908874
Florida 76543212    43212
Illinois    156898456   12986

4、通过Numpy 的二维数组创建

5、从Numpy 的结构化数组创建

【数据分析】：Pandas中的三大数据类型：Series类型、DataFrame类型以及 Index 类型_第6张图片

【小提示】：默认情况下，Dataframe和Series之间的算术运算会将Series的索引匹配到的Dataframe的列，沿着列一直向下传播。若索引找不到，则会重新索引产生并集。

五、 Index 类型

【介绍】：　pandas的索引对象负责管理轴标签和其他元数据（比如轴名称等）。构建Series或DataFrame时，所用到的任何数组或其他序列的标签都会被转换成一个Index。Index对象不可修改，从而在多个数据结构之间安全共享。

（1）使用Pandas创建Index对象

1、将Index看做不可变得数组

ind[1]
ind[::2]
print(ind.size,ind.shape, ind.ndim,ind.dtype)

# Index 对象：拥有与Numpy数组相似的属性
# 注意，Index对象是不可变的，这样使得多个Series或者DataFrame之间共享数据更安全。

2、将Index看做有序的集合

（2）Pandas属性与方法汇总

属性或方法	说明
`axes`	返回行轴标签列表
`dtype/dtypes`	返回对象的数据类型
`empty`	如果系列为空，则返回True
`ndim`	返回底层数据的维数
`size`	元素总数
`values`	将系列作为ndarray返回
`head()`	返回前n行
`tail()`	返回最后n行
`T`	转置行和列，适用于DataFrame

关于更多Pandas的使用，可参考：https://blog.csdn.net/lolita0164/article/details/80258990