python pandas模块_Python3.5 Pandas模块中Series用法详解
Python3.5 Pandas模块中Series用法实例
本文实例讲述了Python3.5 Pandas模块之Series用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
1、Pandas模块引入与基本数据结构
2、Series的创建
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:ZhengzhengLiu
#模块引入
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
#1.Series通过numpy一维数组创建
print("=========Series通过numpy一维数组创建==========")
arr = np.array([1,2,3,4,5])
s1 = pd.Series(arr)
print(s1)
print(s1.index)
print(s1.values)
#2.Series直接通过一维数组创建
print("=========Series直接通过一维数组创建==========")
s2 = pd.Series([10.5,20,38,40])
print(s2)
#修改索引值
s2.index = ['a','b','c','d']
print(s2)
#Series通过一维数组创建，可以在创建的同时自定义索引值，
# 也可以之后通过赋值的形式去修改
print("=========Series创建的同时自定义索引值和数据类型==========")
s3 = pd.Series(data=[89,78,90,87],dtype=np.float64,
index=['语文','数学','英语','科学'])
print(s3)
#3.Series通过字典创建,字典的键对应索引，值对应数据
print("=========Series通过字典创建==========")
dict = {'a':1,'b':2,"c":3,"d":4}
s4 = pd.Series(dict)
print(s4)
运行结果：
=========Series通过numpy一维数组创建==========
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
dtype: int32
RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)
[1 2 3 4 5]
=========Series直接通过一维数组创建==========
0 10.5
1 20.0
2 38.0
3 40.0
dtype: float64
a 10.5
b 20.0
c 38.0
d 40.0
dtype: float64
=========Series创建的同时自定义索引值和数据类型==========
语文 89.0
数学 78.0
英语 90.0
科学 87.0
dtype: float64
=========Series通过字典创建==========
a 1
b 2
c 3
d 4
dtype: int64
3、Series值的获取
#模块引入
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
#4.Series值的获取
print("=========Series值的获取==========")
s2 = pd.Series([10.5,20,38,40])
#修改索引值
s2.index = ['a','b','c','d']
print(s2)
print(s2[0]) #方括号+下标值的形式获取Series值
print(s2["a"]) #方括号+索引的形式获取Series值
运行结果：
=========Series值的获取==========
a 10.5
b 20.0
c 38.0
d 40.0
dtype: float64
10.5
10.5
4、Series运算
#模块引入
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
#5.Series值的运算
#Series中元素级别的运算结果，包含索引值并且键值关系保持不变
print("=========Series值的运算==========")
s6 = pd.Series({'a':1,'b':2,"c":3,"d":4})
print(s6)
print("=========打印Series大于2的值==========")
print(s6[s6>2])
print("=========打印Series的值除以2==========")
print(s6/2)
#numpy中的通用函数在Series中也支持
s7= pd.Series([1,2,-3,-4])
print(np.exp(s7))
运行结果：
=========Series值的运算==========
a 1
b 2
c 3
d 4
dtype: int64
=========打印Series大于2的值==========
c 3
d 4
dtype: int64
=========打印Series的值除以2==========
a 0.5
b 1.0
c 1.5
d 2.0
dtype: float64
0 2.718282
1 7.389056
2 0.049787
3 0.018316
dtype: float64
5、Series缺失值检验
#模块引入
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
#6.Series缺失值检验
scores = Series({"a":88,"b":79,"c":98,"d":100})
print(scores)
new = ["a","b","e","c","d"]
scores = Series(scores,index=new)
print(scores)
print("======过滤出为缺失值的项=======")
print(scores.isnull()) #NAN值返回True
#print(pd.isnull(scores)) #与上面一句等价
print("======过滤出为非缺失值的项=======")
print(pd.notnull(scores)) #非NAN值返回True
运行结果：
a 88
b 79
c 98
d 100
dtype: int64
a 88.0
b 79.0
e NaN
c 98.0
d 100.0
dtype: float64
======过滤出为缺失值的项=======
a False
b False
e True
c False
d False
dtype: bool
======过滤出为非缺失值的项=======
a True
b True
e False
c True
d True
dtype: bool
6、Series自动对齐
#模块引入
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
#7.Series自动对齐
s8 = Series([12,28,46],index=["p1","p2","p3"])
s9 = Series([2,4,6,8],index=["p2","p3","p4","p5"])
print("=======s8=======")
print(s8)
print("=======s9=======")
print(s9)
print("=======s8+s9=======")
print(s8+s9)
运行结果：
=======s8=======
p1 12
p2 28
p3 46
dtype: int64
=======s9=======
p2 2
p3 4
p4 6
p5 8
dtype: int64
=======s8+s9=======
p1 NaN
p2 30.0
p3 50.0
p4 NaN
p5 NaN
dtype: float64
7、Series及其索引的name属性
#模块引入
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
#8.Series及其name属性
s10 = Series({"jack":18,"amy":20,"lili":23,"susan":15})
print(s10)
print("=======设置name属性后=======")
s10.name = "年龄" #数据名称标签
s10.index.name = "姓名" #索引名称标签
print(s10)
运行结果：
amy 20
jack 18
lili 23
susan 15
dtype: int64
=======设置name属性后=======
姓名
amy 20
jack 18
lili 23
susan 15
Name: 年龄, dtype: int64
对pandas中两种数据类型Series和DataFrame的区别详解
1. Series相当于数组numpy.array类似
s1=pd.Series([1,2,4,6,7,2])
s2=pd.Series([4,3,1,57,8],index=['a','b','c','d','e'])
print s2
obj1=s2.values
# print obj1
obj2=s2.index
# print obj2
# print s2[s2>4]
# print s2['b']
1.Series 它是有索引，如果我们未指定索引，则是以数字自动生成。
下面是一些例子：
obj=Series([4,7,-5,3])
print obj
#输出结果如下：
# 0 4
# 1 7
# 2 -5
# 3 3
print obj.values #取出它的值
#[ 4 7 -5 3]
print obj.index #取出索引值
#输出结果如下：
# RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)
obj2=Series([4,7,-5,3],index=['d','b','a','c'])
print obj2
#输出结果如下：
# d 4
# b 7
# a -5
# c 3
#可以通过索引的方式选择Series中的单个或一组值
print obj2['a'] #输出结果：-5
print obj2['d'] #输出结是：4
2. Series的一些操作
Series.order()进行排序，而DataFrame则用sort或者sort_index
print ratings_by_title.order(ascending=False)[:10]
（1）Numpy数组运算(根据布尔型数组进行过滤、标量乘法、应用数学函数等)都会保留索引和值之间的链接
print obj2[obj2>0] #取出>0的值
#输出结果如下：
# d 4
# b 7
# c 3
print obj2*2
#输出结果如下：
# d 8
# b 14
# a -10
# c 6
（2）还可以将Series看成是一个定长的有序字典，因为它是索引值到数据值的一个映射。它可以用在许多原来需要字典参数的函数中。
print 'b' in obj2 #obj2中有索引'b'?若有就返回'True'
（3）如果数据被存在一个python字典中，也可以直接通过这个字典来创建Series.
sdata={'Ohio':35000,'Texax':71000,'Oregon':16000,'Utah':5000}
obj3=Series(sdata)
print obj3
#输出结果如下：
# Ohio 35000
# Oregon 16000
# Texax 71000
# Utah 5000
#注：如果只传入一个字典，则结果Series中的索引就是原字典的键(有序排列)
states=['California','Ohio','Oregon','Texax']
obj4=Series(sdata,index=states) #将sdata字典创建Series,索引用states来创建
print obj4
#California在sdata中没有相应的值，故是NaN缺省值
# California NaN
# Ohio 35000.0
# Oregon 16000.0
# Texax 71000.0
（4）pandas中的isnull和notnull函数可以用于检测缺失数据，Series也有类似的方法
print pd.isnull(obj4)
#输出结果如下：
# California True
# Ohio False
# Oregon False
# Texax False
# dtype: bool
print pd.notnull(obj4)
#输出结果如下：
# California False
# Ohio True
# Oregon True
# Texax True
# dtype: bool
print obj4.isnull() #Series的isnull方法
#输出结果如下：
# California True
# Ohio False
# Oregon False
# Texax False
# dtype: bool
（5）Series最重要的一个功能是：它在算术运算中会自动对齐不同索引的数据。
print obj3,obj4
# Ohio 35000
# Oregon 16000
# Texax 71000
# Utah 5000
# dtype: int64
#
# California NaN
# Ohio 35000.0
# Oregon 16000.0
# Texax 71000.0
# dtype: float64
print obj3+obj4
# California NaN
# Ohio 70000.0
# Oregon 32000.0
# Texax 142000.0
# Utah NaN
# dtype: float64
（6）Series对象本身及其索引都有一个name属性，该属性跟pandas其他的关键功能关系非常密切
obj4.name='population'
obj4.index.name='state'
print obj4
#输出如下：加上state和name
# state
# California NaN
# Ohio 35000.0
# Oregon 16000.0
# Texax 71000.0
# Name: population, dtype: float64
（7）Series的索引可以通过赋值的方式就地修改
obj2.index=['Bob','Steven','Jeff','Ryan']
print obj2
#输出结果如下：
# Bob 4
# Steven 7
# Jeff -5
# Ryan 3
# dtype: int64
obj2['Bob']=15
print obj2
#输出结果如下：
# Bob 15
# Steven 7
# Jeff -5
# Ryan 3
# dtype: int64
print obj2['Bob'].values #没有这种表示法，报错。因为类似字典取值，直接取键值即可
print obj2.values #查看所有值
3. DataFrame相当于有表格，有行表头和列表头
a=pd.DataFrame(np.random.rand(4,5),index=list("ABCD"),columns=list('abcde'))
print a
4.DataFrame的一些操作
#增加列或修改列
a['f']=[1,2,3,4]
a['e']=10
print a
print "======================="
#增加行或修改行
a.ix['D']=10
# print a
S=pd.DataFrame(np.random.rand(4,6),index=list('EFGH'),columns=list('abcdef'))
a=a.append(S)
print a
print "======================="
#切片
print (a[['b','e']]) #取'b','e'列
print a.loc['A':'D',['a','c','f']] #取'A'-'D'行'a','c','f'列
print "======================="
#减少行或减少列
a=a.drop(['C','D']) #删除'C'行和'D'
print a
a=a.drop('a',axis=1) #删除'a'列,axis=0表示行，axis=1表示列
print a
print "======================="
#缺省值处理
a.iloc[2,3]=None #取第三行第4列值设为None
a.iloc[4,0]=None #取第五行第1列值设为None
print a
a=a.fillna(5) #缺省值处(即NaN处填充为5)
print a
#缺省值去行即有缺省值的把这一行都去掉
a.iloc[2,3]=None
a.iloc[4,0]=None
print a
a=a.dropna() #删除缺省值为NaN的行
print a
print "======================="
#读取excel,适当改动后，保存到excel中
e1=pd.read_excel('test.xlsx',sheetname='Sheet1')
e1.columns=['class','no','name','sex','dormitory','phonenumber']
print(e1)
print(e1.ix[2])
print(e1['class'])
print(e1.sex)
#可将取出的数据处理，处理完后再保存到excel中去
e2=pd.read_excel('test_copy.xlsx',sheetname='Sheet1',names='table1',header=None)
e2.columns=['a','b','c','d']
print(e2)
e2.to_excel('test_write.xlsx',header=False,index=False)
(1)构建DataFrame 的方法很多，最常用的一种是直接传入一个由等长列表或者Numpy数组组成的字典
import numpy as np
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.linalg import inv,qr
from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd
data={'state':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada'],
'year':[2000,2001,2002,2001,2002],
'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]}
frame=DataFrame(data)
print frame
#输出的结果如下：
# pop state year
# 0 1.5 Ohio 2000
# 1 1.7 Ohio 2001
# 2 3.6 Ohio 2002
# 3 2.4 Nevada 2001
# 4 2.9 Nevada 2002
（2）如果指定了列序列，则DataFrame的列就会按照指定的顺序进行排序
frame1=DataFrame(data,columns=['year','state','pop'])
print frame1
#输出的结果如下：
# year state pop
# 0 2000 Ohio 1.5
# 1 2001 Ohio 1.7
# 2 2002 Ohio 3.6
# 3 2001 Nevada 2.4
# 4 2002 Nevada 2.9
（3）跟Series一样，如果传入的列在数据中找不到，就会产生NA值
frame2=DataFrame(data,columns=['year','state','pop','debt'],
index=['one','two','three','four','five']) #column列的索引，index是行的索引
print frame2
#输出的结果如下：
# year state pop debt
# one 2000 Ohio 1.5 NaN
# two 2001 Ohio 1.7 NaN
# three 2002 Ohio 3.6 NaN
# four 2001 Nevada 2.4 NaN
# five 2002 Nevada 2.9 NaN
print frame2.columns #输出列的索引
#输出结果如下：
# Index([u'year', u'state', u'pop', u'debt'], dtype='object')
（4）类似字典标记的方式或属性的方式，可以将DataFrame的列获取为一个Series.
print frame2['state'] #取出列索引为state的列的数据
#输出结果如下：
# one Ohio
# two Ohio
# three Ohio
# four Nevada
# five Nevada
# Name: state, dtype: object
print frame2.year
#输出结果如下：
# one 2000
# two 2001
# three 2002
# four 2001
# five 2002
# Name: year, dtype: int64
（5）返回的Series拥有原DataFrame相同的索引，且其name属性也已经被相应地设置好了。行也可以通过位置或名称的方式进行获取
比如用索引字段ix,ix是取行的索引
print frame2.ix['three']
#输出的结果如下：
# year 2002
# state Ohio
# pop 3.6
# debt NaN
# Name: three, dtype: object
（6）可以通过赋值的方式进行修改。
# frame2['debt']=16.5 #debt列全为16.5
# print frame2
#输出结果如下：
# year state pop debt
# one 2000 Ohio 1.5 16.5
# two 2001 Ohio 1.7 16.5
# three 2002 Ohio 3.6 16.5
# four 2001 Nevada 2.4 16.5
# five 2002 Nevada 2.9 16.5
#将列表或数组赋值给某个列时，其长度必须跟DataFrame的长度相匹配。
#如果赋值的是一个Series,就会精确匹配DataFrame的索引，所有的空位都将被填上缺失值。
frame2['debt']=np.arange(5.)
print frame2
#输出结果如下：
# year state pop debt
# one 2000 Ohio 1.5 0.0
# two 2001 Ohio 1.7 1.0
# three 2002 Ohio 3.6 2.0
# four 2001 Nevada 2.4 3.0
# five 2002 Nevada 2.9 4.0
#赋值一个Series
val=Series([-1.2,-1.5,-1.7],index=['two','four','five'])
frame2['debt']=val
print frame2
#输出结果如下：不在index中的索引的值都赋了Nan
# year state pop debt
# one 2000 Ohio 1.5 NaN
# two 2001 Ohio 1.7 -1.2
# three 2002 Ohio 3.6 NaN
# four 2001 Nevada 2.4 -1.5
# five 2002 Nevada 2.9 -1.7
#为不存在的列赋值会创建出一个新列。关键字del用于删除列。
frame2['eastern']=frame2.state=='Ohio' #没有eastern列，固会自动增加一列
#frame2.state=='Ohio'如果等于则返回True,否则返回False
print frame2
# year state pop debt eastern
# one 2000 Ohio 1.5 NaN True
# two 2001 Ohio 1.7 -1.2 True
# three 2002 Ohio 3.6 NaN True
# four 2001 Nevada 2.4 -1.5 False
# five 2002 Nevada 2.9 -1.7 False
del frame2['eastern'] #删除eastern列
print frame2
#返回结果如下：
# year state pop debt
# one 2000 Ohio 1.5 NaN
# two 2001 Ohio 1.7 -1.2
# three 2002 Ohio 3.6 NaN
# four 2001 Nevada 2.4 -1.5
# five 2002 Nevada 2.9 -1.7
print frame2.columns #查看frame2的列
#输出结果如下：Index([u'year', u'state', u'pop', u'debt'], dtype='object')
（7）另一种常见的数据形式是嵌套字典(也就是字典的字典)
pop={'Nevada':{2001:2.4,2002:2.9},
'Ohio':{2000:1.5,2001:1.7,2002:3.6}}
frame3=DataFrame(pop)
print frame3
#输出的结果如下：
# Nevada Ohio
# 2000 NaN 1.5
# 2001 2.4 1.7
# 2002 2.9 3.6
#可以对frame进行转置
print frame3.T
#输出结果如下：
# 2000 2001 2002
# Nevada NaN 2.4 2.9
# Ohio 1.5 1.7 3.6
print DataFrame(pop,index=[2001,2002,2003])
#输出结果如下：
# Nevada Ohio
# 2001 2.4 1.7
# 2002 2.9 3.6
# 2003 NaN NaN
pdata={'Ohio':frame3['Ohio'][:-1],
'Nevada':frame3['Nevada'][:2]}
print DataFrame(pdata)
#输出结果如下：
# Nevada Ohio
# 2000 NaN 1.5
# 2001 2.4 1.7
可以输入给DataFrame构造器的数据：
二维ndarray 数据矩阵，还可以传入行标和列标
由数组、列表或元组组成的字典 每个序列会变成DataFrame的一列，所有序列的长度必须相同
Numpy的结构化/记录数组 类似于“由数组组成的字典”
由Series组成的字典 每个Series会成为一列。如果没显式指定索引，由各Series的索引会被合
并成结果的行索引
由字典组成的字典 各内层字典会成为一列。键会被合并成结果的行索引，跟“由Series组成的字典”
的情况一样
字典或Series的列表 各项将会成为DataFrame的一行。字典键或Series索引的并集将会成为DataFrame
的列标
由列表或元组组成的列表 类似于“二维ndarray”
另一个DataFrame 该DataFrame的索引将会被沿用，除非显式指定了其它索引
Numpy的MaskedArray 类似于"二维ndarray"的情况，只是掩码值在结果DataFrame会变成NA/缺失值
#如果设置了DataFrame的index和columns的name属性，则这些信息也会被显示出来：
frame3.index.name='year';
frame3.columns.name='state'
print frame3
#输出结果如下：
# state Nevada Ohio
# year
# 2000 NaN 1.5
# 2001 2.4 1.7
# 2002 2.9 3.6
#跟Series一样，values属性也会以二维ndarray的形式返回DataFrame中的数据：
print frame3.values
# [[ nan 1.5]
# [ 2.4 1.7]
# [ 2.9 3.6]]
#如果DataFrame各列的数据类型不同，则值数组的数据类型就会选用能兼容所有列的数据类型
print frame2.values
# [[2000 'Ohio' 1.5 nan]
# [2001 'Ohio' 1.7 -1.2]
# [2002 'Ohio' 3.6 nan]
# [2001 'Nevada' 2.4 -1.5]
# [2002 'Nevada' 2.9 -1.7]]
以上这篇对pandas中两种数据类型Series和DataFrame的区别详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持码农之家。
以上就是本次给大家分享的关于java的全部知识点内容总结，大家还可以在下方相关文章里找到相关文章进一步学习，感谢大家的阅读和支持。
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