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pandas是基于numpy構(gòu)建的，使得數(shù)據(jù)分析工作變得更快更簡單的高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和操作工具。

一、pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

兩個(gè)主要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：Series和DataFrame。

1.1 Series

Series是一種類似于一維數(shù)組的對象，它由一維數(shù)組（各種numpy數(shù)據(jù)類型）以及一組與之相關(guān)的數(shù)據(jù)標(biāo)簽（即索引）組成，僅由一組數(shù)據(jù)即可產(chǎn)生最簡單的Series.

Series的字符串表現(xiàn)形式為：索引在左邊，值在右邊。如果沒有為數(shù)據(jù)指定索引，于是會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)0到N-1(N為數(shù)據(jù)的長度)的整數(shù)型索引?？梢酝ㄟ^Series的values和index屬性獲取其數(shù)組表現(xiàn)形式和索引對象：

1.2 DataFrame

DataFrame是一個(gè)表格型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它含有一組有序的列，每列可以是不同的值類型（數(shù)值、字符串、布爾值等）。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series組成的字典（公用同一個(gè)索引）。跟其他類似的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)相比，DataFrame中面向行和面向列的操作基本是平衡的。其實(shí)，DataFrame中的數(shù)據(jù)是以一個(gè)或多個(gè)二維塊存放的（而不是列表、字典或者別的一維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）。

其中，可以輸入給DataFrame構(gòu)造器的數(shù)據(jù)類型及相關(guān)說明：

#*******************************DataFrame*************************************
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
#構(gòu)建DataFrame
#最常用的一種是直接傳入一個(gè)由等長列表或numpy數(shù)組組成的字典：
data={'names':['Bob','Jane','Jack','Ann'],
       'sex':['M','F','M','F'],
       'age':[21,30,26,28]}
frame=DataFrame(data)
'''沒有指定索引，會(huì)自動(dòng)加上索引，且全部列會(huì)被有序排列
frame=
   age names sex
0   21   Bob   M
1   30  Jane   F
2   26  Jack   M
3   28   Ann   F
'''
#若指定列序列，則會(huì)按照指定順序排列
frame=DataFrame(data,columns=['names','sex','age'])
'''frame=
  names sex  age
0   Bob   M   21
1  Jane   F   30
2  Jack   M   26
3   Ann   F   28
'''
#若傳入列在數(shù)據(jù)中找不到，會(huì)返回NA值
frame1=DataFrame(data,columns=['names','sex','age','id'],index=['a','b','c','d'])
'''frame1=
  names sex  age   id
a   Bob   M   21  NaN
b  Jane   F   30  NaN
c  Jack   M   26  NaN
d   Ann   F   28  NaN
'''
#通過類似字典標(biāo)記或?qū)傩缘姆绞?，可以獲取Series（列數(shù)據(jù)）：
frame1['sex']
frame1.age
'''
frame1['sex']:                           frame1.age:
a    M                                    a      21
b    F                                    b      30
c    M                                    c      26
d    F                                    d      28
Name: sex, dtype: object                  Name: age, dtype: int64
'''
#行也可以通過位置或名稱獲取
#ix VS loc VS iloc
#loc——通過行標(biāo)簽索引行數(shù)據(jù)
frame1.loc('c')
#等效于
#iloc——通過行號獲取行數(shù)據(jù)
frame1.iloc[2]
#ix--以上兩種的混合，既可以用行號，也可以用行標(biāo)簽
frame1.ix[2]
frame1.ix['c']
'''result：
names    Jack
sex         M
age        26
id        NaN
Name: c, dtype: object
'''
#獲取多行
#注意：使用行標(biāo)簽時(shí)，：兩邊是全包括，使用行號時(shí)是左閉右開
frame1.loc['b':'c']
frame1.iloc[2:4]
frame1.ix['b':'c']
frame1.ix[2:4]
'''result:
 names sex  age   id
c  Jack   M   26  NaN
d   Ann   F   28  NaN
'''
#利用ix、loc、iloc拓展獲取列數(shù)據(jù)
#獲取單列，如下所示，或?qū)'sex']寫成'sex'，將不顯示columns名
frame1.ix[:,['sex']]   #等效于frame1['sex']
frame1.loc[:,['sex']] 
frame1.ix[:,[1]] 
'''
frame1.ix[:,['sex']]:      VS       frame1.ix[:,'sex'] :
  sex
a   M                               a    M
b   F                               b    F
c   M                               c    M
d   F                               d    F
'''
#獲取多列
frame1.ix[:,'sex':]
frame1.loc[:,'sex':]
frame1.iloc[:,1:4]
'''result:
  sex  age   id
a   M   21  NaN
b   F   30  NaN
c   M   26  NaN
d   F   28  NaN
'''
#給列賦值,賦值是列表或數(shù)組時(shí)，長度必須相匹配
frame1['id']=np.arange(4)    
'''frame1=
  names sex  age  id
a   Bob   M   21   0
b  Jane   F   30   1
c  Jack   M   26   2
d   Ann   F   28   3
'''
#若賦值的是一個(gè)Series，將精確匹配DataFrame的索引，空位將補(bǔ)上缺失值
frame1['id']=Series([11,12],index=['a','c'])
'''frame1=
  names sex  age    id
a   Bob   M   21  11.0
b  Jane   F   30   NaN
c  Jack   M   26  12.0
d   Ann   F   28   NaN
'''
#為不存在的列賦一個(gè)新列
frame1['Female']=frame1.sex=='F'
'''frame1=
  names sex  age    id  Female
a   Bob   M   21  11.0   False
b  Jane   F   30   NaN    True
c  Jack   M   26  12.0   False
d   Ann   F   28   NaN    True
'''
#刪除列數(shù)據(jù)
del frame1['Female']
'''frame1=
  names sex  age    id
a   Bob   M   21  11.0
b  Jane   F   30   NaN
c  Jack   M   26  12.0
d   Ann   F   28   NaN
'''
#嵌套字典(字典的字典)作為參數(shù)，傳入DataFrame
#外層字典的鍵作為列（columns），內(nèi)層鍵作為行索引(index)
pop={'Nevada':{2001:2.4,2002:2.9},'Ohio':{2000:1.5,2001:1.7,2002:3.6}}
frame2=DataFrame(pop)
'''frame2=
      Nevada  Ohio
2000     NaN   1.5
2001     2.4   1.7
2002     2.9   3.6
'''
#對結(jié)果進(jìn)行轉(zhuǎn)置
frame2.T
'''result:
        2000  2001  2002
Nevada   NaN   2.4   2.9
Ohio     1.5   1.7   3.6
'''
#顯示指定索引
DataFrame(pop,index=[2001,2002,2003])
'''result:
      Nevada  Ohio
2001     2.4   1.7
2002     2.9   3.6
2003     NaN   NaN
'''
#跟Series一樣，values屬性也會(huì)以二維ndarray的形式返回DataFrame中的數(shù)據(jù)
frame2.values     #result:array([[ nan,  1.5],[ 2.4,  1.7],[ 2.9,  3.6]])

二、基本功能

2.1  重新索引-------reindex：創(chuàng)建一個(gè)適合新索引的新對象

reindex函數(shù)的參數(shù)：

Series中reindex方法：

DataFrame中reindex方法：

reindex可以修改（行）索引、列，或兩個(gè)都修改。如果僅傳入一個(gè)序列，則會(huì)重新索引行：

frame=DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index=['a','b','c'],columns=['US','UK','CN'])
'''frame=
   US  UK  CN
a   0   1   2
b   3   4   5
c   6   7   8
'''
frame1=frame.reindex(['a','b','c','e'])
#使用columns關(guān)鍵字即可重新索引列
states=['US','HK','CN']
frame.reindex(columns=states)
'''result:
   US  HK  CN
a   0 NaN   2
b   3 NaN   5
c   6 NaN   8
'''
#可以同時(shí)對行和列進(jìn)行索引，但插值只能按照行（即軸0）應(yīng)用
frame.reindex(index=['a','b','c','e'],method='ffill',columns=states)
'''
   US  HK  CN
a   0 NaN   2
b   3 NaN   5
c   6 NaN   8
e   6 NaN   8
'''
#利用ix索引功能，重新索引任務(wù)變得更加簡潔
frame.ix[['a','b','c','e'],states]
'''
    US  HK   CN
a  0.0 NaN  2.0
b  3.0 NaN  5.0
c  6.0 NaN  8.0
e  NaN NaN  NaN
'''

2.2 丟棄指定軸上的項(xiàng)------drop方法

由于需要執(zhí)行一些數(shù)據(jù)整理和集合邏輯，所以drop方法返回的是一個(gè)在指定軸上刪除了指定值的新對象。

2.3 算術(shù)運(yùn)算和數(shù)據(jù)對齊

pandas最重要的一個(gè)功能是，它可以對不同索引的對象進(jìn)行算術(shù)運(yùn)算。在將對象相加時(shí)，如果存在不同的索引對，則結(jié)果的索引就是索引對的并集。

#對于Series對象
s1=Series([1.2,3.4,-7.8,5.6],index=['d','a','c','b'])
s2=Series([1.1,2.2,3.3,4.4.,5.5,6.6],index=['a','b','c','d','e','f'])
s1+s2     #在不重疊的地方引入了NA值，且缺失值會(huì)在算術(shù)運(yùn)算過程中傳播
'''result:
a    4.5
b    7.8
c   -4.5
d    5.6
e    NaN
f    NaN
dtype: float64
'''

對于DataFrame對象，對齊操作會(huì)發(fā)生在列和行上，具體過程和Series一樣。

2.4 DataFrame和Series之間的運(yùn)算

跟Numpy數(shù)組一樣，DataFrame和Series之間的算術(shù)運(yùn)算也是有明確規(guī)定的，和不同形狀的數(shù)組之間的運(yùn)算類似，也具有廣播效應(yīng)。

默認(rèn)情況下，DataFrame和Series之間的算術(shù)運(yùn)算會(huì)將Series的索引匹配到DataFrame的列，然后沿著行已知向下傳播（行傳播）：

如果你希望匹配行，且在列上廣播（列傳播），則必須使用算術(shù)運(yùn)算方法：

frame=DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index=['a','b','c'],columns=['US','UK','CN'])
s1=frame['CN']
frame.sub(s1,axis=0)  #axis=0不能少，否則運(yùn)算時(shí)，默認(rèn)沿著行向下傳播
'''
frame:                 s1:                     frame.sub(s1,axis=0)
   US  UK  CN            CN                      US  UK  CN
a   0   1   2         a   2                   a  -2  -1   0
b   3   4   5         b   5                   b  -2  -1   0
c   6   7   8         c   8                   c  -2  -1   0
'''
frame-s1   #或frame.sub(s1)
'''result:
   CN  UK  US   a   b   c
a NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b NaN NaN NaN NaN NaN NaN
c NaN NaN NaN NaN NaN NaN
'''

算術(shù)方法：

2.5 函數(shù)應(yīng)用和映射

numpy中ufuncs(元素級數(shù)組方法)也可以用于pandas對象，例：

另一個(gè)常見的操作是，將函數(shù)應(yīng)用到由各列或行所形成的一維數(shù)組上，DataFrame的apply方法即可實(shí)現(xiàn)該功能：

f=lambda x:x.max()-x.min()
frame.apply(f)           #函數(shù)應(yīng)用到每列所形成一維數(shù)組
frame.apply(f,axis=1)    #函數(shù)應(yīng)用到每行所形成一維數(shù)組
'''
frame:              
   US  UK  CN        frame.apply(f):         frame.apply(f,axis=1)
a   0   1   2        US    6                       a    2
b   3   4   5        UK    6                       b    2
c   6   7   8        CN    6                       c    2
'''

2.6 排序和排名

根據(jù)條件對數(shù)據(jù)集排序，這是一個(gè)內(nèi)置運(yùn)算，要對行或列索引進(jìn)行排序（按字典排序），可使用sort_index方法，它將返回一個(gè)已排序好的新對象。

2.6.1 排序

2.6.2 排名

排名（ranking）跟排序關(guān)系密切，且它會(huì)增設(shè)一個(gè)排名值（從1開始，一直到數(shù)組中有效數(shù)據(jù)的數(shù)量）。它跟numpy.argsort產(chǎn)生的間接排序索引差不多，只不過它可以根據(jù)某種規(guī)則破壞平級關(guān)系。默認(rèn)情況下，rank是通過”為各組分配一個(gè)平均排名“的方式破壞平級關(guān)系的。

rank()函數(shù)中，用于破壞平級關(guān)系的method選項(xiàng)：

#排名：
obj=Series([7,-5,7,4,2,0,4])
obj.rank()
obj.rank(method='first')
'''
obj:           obj.rank():            obj.rank(method='first'):
0    7          0    6.5                  0    6.0
1   -5          1    1.0                  1    1.0
2    7          2    6.5                  2    7.0
3    4          3    4.5                  3    4.0
4    2          4    3.0                  4    3.0
5    0          5    2.0                  5    2.0
6    4          6    4.5                  6    5.0
'''
frame=DataFrame({'b':[3,2,4,1],'a':[7,5,2,9],'c':[3,9,6,2]})
frame.rank(axis=1)
'''
frame:                  frame.rank(axis=1):
   a  b  c                      a    b    c
0  7  3  3                 0  3.0  1.5  1.5
1  5  2  9                 1  2.0  1.0  3.0
2  2  4  6                 2  1.0  2.0  3.0
3  9  1  2                 3  3.0  1.0  2.0
'''

三、匯總和計(jì)算描述統(tǒng)計(jì)

pandas對象擁有一組常用的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)方法。它們大部分都屬于簡約和匯總統(tǒng)計(jì)，用于從Series中提取單個(gè)值（如sum或mean）或從DataFrame的行或列中提取一個(gè)Series。更對應(yīng)的numpy數(shù)組方法，它們都是基于沒有缺失數(shù)據(jù)的假設(shè)而構(gòu)建的。

3.1與描述統(tǒng)計(jì)相關(guān)的函數(shù)：

3.2 函數(shù)中常見的選項(xiàng):

3.3部分代碼示例：

3.4、唯一值、值計(jì)數(shù)以及成員資格

常見方法：（對于Series對象）

相關(guān)代碼：

obj=Series(['a','d','a','b']*4)
unique=obj.unique()    #結(jié)果未排序 return:array(['a', 'd', 'b'], dtype=object)
obj.value_counts()     #結(jié)果按值頻率降序排序
#等效于   pd.value_counts(obj,sort=True)
'''result:
a    8
d    4
b    4
dtype: int64
'''  
obj1=Series(['a','b','c','d'])
#判斷矢量化集合的成員資格
obj1.isin(['b','d'])
'''
0    False
1     True
2    False
3     True
dtype: bool
'''

四、處理缺失數(shù)據(jù)

缺失數(shù)據(jù)是大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析應(yīng)用中都很常見。pandas的設(shè)計(jì)目標(biāo)之一就是讓缺失數(shù)據(jù)的處理任務(wù)盡量輕松。pandas使用浮點(diǎn)值（NaN）表示浮點(diǎn)和非浮點(diǎn)數(shù)據(jù)中的缺失數(shù)據(jù)。它只是一個(gè)便于被檢測出來的標(biāo)記而已。python中的內(nèi)置none也會(huì)被當(dāng)做NA處理。

NA的處理方法：