pandas使用简介

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一、pandas是什么？

Pandas是一个免费的Python库常用于数据分析。本库基于Python NumPy 库开发而来。其包含的数据结构有Series（一维数组结构）与 DataFrame（二维数组结构）。

本文主要介绍一些pandas库中常用的功能及函数方法，供开发的过程中参考。此外，本人此时仅是个准研一学生，文章中诸多技术细节可能并不是很严谨，如有错误请评论区指正。
参考：C语言中文网 ， 菜鸟教程

二、数据结构

1. Series

pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)

Series可以看做一个数组，但不同于一般数组，Series中包含了一些其他内容，比如：

data：一组数据(可以是列表、ndarray 类型)。
index：数据索引标签，如果不指定，默认从 0 开始（被称为隐式索引）。
    如果data传入的参数是字典，那么字典中的键就是值的索引。
dtype：数据类型，默认会自己判断。
name：设置名称。
copy：拷贝数据，默认为 False。

对于Series的访问，与python中的列表访问相似。Series可以通过从0开始的下标访问，也可以通过本身设置的索引进行访问。

Series常用属性：

axes: 以列表的形式返回所有行索引标签。
dtype: 返回对象的数据类型。
empty: 返回一个布尔值，判断是否为空。
ndim: 返回输入数据的维数。
   但它本身就是个一维数组，不管咋都返回1。（不晓得为啥有这个）
size: 返回输入数据的元素数量。
values: 以 ndarray 的形式返回 Series 对象。
index: 返回一个RangeIndex对象，用来描述索引的取值范围。
   隐式索引和显示索引的返回形式不一样。

Series常用方法：

1. head()   tail()
   查看数据， 其参数是返回前（后）n个数据，默认参数为5。
2. isnull() nonull()
   检测缺失值，如果对象中存在空值，则返回相应的布尔值，其中每个元素都会返回相应的值。
3. 增删改查：
   增加：使用新的索引赋值就相当于增加，eg:s[“new”]=002
   删除：可以使用del的方法，根据索引删除。

2.DataFrame

pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)

DataFrame是一个二维的数据结构。其参数含义为：

data： 输入的数据，可以是 ndarray，series，list，dict，标量以及一个 DataFrame。
     单列表、嵌套列表、字典嵌套列表、列表嵌套字典都可以创建。
index： 行标签，如果没有传递 index 值，则默认行标签是 np.arange(n)，n 代表 data 的元素个数。
columns： 列标签，如果没有传递 columns 值，则默认列标签是 RangeIndex (0, 1, 2, …, n)。
dtype：表示每一列的数据类型。
copy： 默认为 False，表示复制数据 data。

注意：当结构中的某个数据元素为空或者不存在，则显示未NaN

DataFrame操作

1. 列索引读取：
   通过s[“列名”，“列名”]的方法可以获取到某列或某几列。
2. 列索引添加：
   与Series的添加相似，通过新的列索引进行添加。
   除了此方法也可以通过insert（loc, column, value, allow_duplicates=False）方法添加。
   其中loc指的是从0开始的第几列
   column指的是列标签（列名）
   allow_duplicates指是否允许列重名，默认为否。
3. 列索引删除：
   del 和 pop() 都能够删除 DataFrame 中的数据列，eg:
   del d[“列名”]
   d.pop(“列名”)
4. 添加数据行：
   使用append()函数添加，其参数为 DataFrame or Series/dict-like object, or list of these（参考官方文档）

DataFrame常用属性&方法

具体使用方法就不在此展开
 
T：  行和列转置。
axes：  返回一个仅以行轴标签和列轴标签为成员的列表。
dtypes：  返回每列数据的数据类型。
empty：  DataFrame中没有数据或者任意坐标轴的长度为0，则返回True。
ndim：  轴的数量，也指数组的维数。
shape：  返回一个元组，表示了 DataFrame 维度。
size：  DataFrame中的元素数量。
values：  使用 numpy 数组表示 DataFrame 中的元素值。
head()：  返回前 n 行数据。
tail()：  返回后 n 行数据。
shift()：  将行或列移动指定的步幅长度

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未完待续