python-pandas-1：创建series，DataFrame，Index对象

1.简介
导入

import pandas as pd

三种数据类型
1.series

>>> x=pd.Series([0.25,0.5,0.75,1.0])
>>> x
0    0.25
1    0.50
2    0.75
3    1.00
dtype: float64

values

>>> x.values
array([0.25, 0.5 , 0.75, 1.  ])

index

>>> x.index
RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

2.创建series对象
创建PANDAS的series的公式

>>>pd.Series(data,index=index)

data可以是列表，或者数组，index默认是整数序列
data是字典的时候，index是一个默认排序的字典键

>>> pd.Series({2:'a',1:'b',3:'c'})
2    a
1    b
3    c
dtype: object

显示指定索引，进行筛选

>>> pd.Series({2:'a',1:'b',3:'c'},index=[3,2])
3    c
2    a
dtype: object

3.pandas的dataframe对象
二维数组
通过series的字典创建

>> x1={'ca':1234,'te':2644,'ne':1965,'fl':1955,'il':1288}
>>> x2=pd.Series(x1)
>>> x2
ca    1234
te    2644
ne    1965
fl    1955
il    1288
dtype: int64
>>> y1={'ca':4239,'te':6956,'ne':1412,'fl':1703,'il':1499}
>>> y2=pd.Series(y1)
>>> y2
ca    4239
te    6956
ne    1412
fl    1703
il    1499
dtype: int64
>>> z=pd.DataFrame({'x2':x2,'y2':y2})
>>> z
      x2    y2
ca  1234  4239
te  2644  6956
ne  1965  1412
fl  1955  1703
il  1288  1499

通过二维数组创建

>>> pd.DataFrame(np.random.rand(3,2),columns=['foo','bar'],index=['a','b','c'])
        foo       bar
a  0.596094  0.436694
b  0.843498  0.843321
c  0.243692  0.609265

通过结构化数组创建

>>> A = np.zeros(3,dtype=[('a','i8'),('b','f8')])
>>> A
array([(0, 0.), (0, 0.), (0, 0.)], dtype=[('a', '), ('b', ')])
>>> pd.DataFrame(A)
   a    b
0  0  0.0
1  0  0.0
2  0  0.0

4.pandas的index的对象
index是一个不可变数组（或有序集合）

交集

>>> a=pd.Index([1,3,5,7,9])
>>> b=pd.Index([2,3,5,7,11])
>>> a&b
Int64Index([3, 5, 7], dtype='int64')

并集

>>> a|b

Int64Index([1, 2, 3, 5, 7, 9, 11], dtype='int64')

异或

>>> a^b

Int64Index([1, 2, 9, 11], dtype='int64')