介绍

Pandas是提供高性能易用数据类型和分析工具。
常使用的导入方式import pandas as pd
pandas基于numpy实现，常与numpy和matplotlib一同使用。

两个数据类型：Series，DataFrame
基于上述数据类型的各类操作，基本操作、运算操作、特征类操作、关联类操作。

numpy：基础数据类型，关注数据的结构表达，维度是数据间的关系。
pandas：扩展数据类型，关注数据的应用表达，数据与索引间关系。

Series类型

Series类型由一组数据及与之相关的数据索引组成。

import pandas as pd
a = pd.Series([9,8,7,6])
print(a)

import pandas as pd
a = pd.Series([9,8,7,6],index=['a','b','c','d'])  #自动索引
print(a)

可创建Series的类型：

python列表
python字典
标量值
ndarray
其他函数

基于ipython的交互环境

字典类型的创建
从ndarray类型创建

Series类型

Series类型可以创建的类型：
- Python列表，index与列表元素个数一致
- 标量值，index表达Series类型的尺寸
- Python字典，键值对中的“键”是索引，index从字典中进行选择操作
- ndarray，索引和数据都可以通过ndarray类型创建
- 其他函数，range()函数等

Series类型的基本操作
Series类型包括index和values两部分，操作可以类似ndarray和python字典类型。

.index 获得索引。.values 获得数据。

Series类型的操作类似ndarray类型：
- 索引方法相同，采用[]
- NumPy中运算和操作可用于Series类型
- 可以通过自定义索引的列表进行切片
- 可以通过自动索引进行切片，如果存在自定义索引，则一同被切片

Series类型的操作类似Python字典类型：
- 通过自定义索引访问
- 保留字in操作
- 使用.get()方法

对齐操作
Series类型在运算中会自动对齐不同索引的数据

Series对象和索引都可以有一个名字，存储在属性.name中

Series对象可以随时修改并即刻生效

Series是一维带标签数组，基本操作类似ndarray和字典，根据索引对齐。

DataFrame类型

DataFrame类型由共用相同索引的一组列组成。
DataFrame是一个表格型的数据类型，每列值类型可以不同。
DataFrame既有行索引、也有列索引。
DataFrame常用于表达二维数据，但可以表达多维数据。

DataFrame类型可以由如下类型创建：

二维ndarray对象
由一维ndarray、列表、字典、元组或Series构成的字典
Series类型
其他的DataFrame类型

从二维ndarray对象创建

从一维ndarray对象字典创建

从列表类型的字典创建

DataFrame是二维带“标签”数组，基本操作类似Series，依据行列索引。

pandas库的数据类型操作

改变Series和DataFrame对象，增加或重排，重新索引，删除drop。
.reindex()能够改变或重排Series和DataFrame索引

.reindex(index=None, columns=None, …)的参数
参数
index, columns   新的行列自定义索引
fill_value   重新索引中，用于填充缺失位置的值
method  填充方法，ffill当前值向前填充，bfill向后填充
limit  最大填充
copy  默认True ，生成新的对象，False时，新旧相等不复制

Series和DataFrame的索引是Index类型，Index对象是不可修改类型

索引类型常用的方法
.append(idx)  连接另一个Index对象，产生新的Index对
.diff(idx)  计算差集，产生新的index对象
.intersection(idx)  计算交集
.union(idx)  计算并集
.delete(loc)  删除loc位置处的元素
.insert(loc,e)  在loc位置增加一个元素e

.drop()能够删除Series和DataFrame指定行或列索引

数据类型运算

算数运算法则
算术运算根据行列索引，补齐后运算，运算默认产生浮点数
补齐时缺项填充NaN (空值)
二维和一维、一维和零维间为广播运算
采用+‐*/符号进行的二元运算产生新的对象

算数运算

方法形式的运算
方法
.add(d, **argws)  类型间加法运算，可选参数
.sub(d, **argws)  类型间减法运算，可选参数
.mul(d, **argws)  类型间乘法运算，可选参数
.div(d, **argws)  类型间除法运算，可选参数

比较运算
比较运算只能比较相同索引的元素，不进行补齐
二维和一维、一维和零维间为广播运算
采用 >< >= <= == !=等符号进行的二元运算产生布尔对象

Series = 索引 + 一维数据
DataFrame = 行列索引 + 二维数据

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