Pandas库（一）

主要内容：

1. Pandas库的Series类型
2. Pandas库的DataFrame类型
3. 数据类型操作
4. 数据类型运算
5. 总结

Pandas库的理解：两个数据类型: Series, DataFrame；基于上述数据类型的基本操作、运算操作、特征类操作、关联类操作

（1）Pandas库的Series类型

Series类型由一组数据及与之相关的数据索引组成，是一维带“标签”数组，包括index和values两部分。

Series类型可以由如下类型创建

• Python列表, index与列表元素个数一致。
• 标量值, indexSeries表达类型的尺寸。
• 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基本操作类似ndarray和字典，根据索引对齐。

（2）Pandas库的DataFrame类型

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。   

Data Frame常用于表达二维数据,但可以表达多维数据。

 

（3）数据类型操作

 重新索引    .reindex()能够改变或重排Series和DataFrame索引

 

 （4）数据类型运算

 比较运算

（5）总结

Series=索引+一维数据
DataFrame=行列索引+二维数据
理解数据类型与索引的关系，操作索引即操作数据。重新索引、数据删除、算术运算、比较运算。
像对待单一数据一样对待Series和DataFrame对象。