一、Series
Pandas的核心是三大数据结构：Series、DataFrame和Index。绝大多数操作都是围绕这三种结构进行的。
Series是一个一维的数组对象，它包含一个值序列和一个对应的索引序列。 Numpy的一维数组通过隐式定义的整数索引获取元素值，而Series用一种显式定义的索引与元素关联。显式索引让Series对象拥有更强的能力，索引也不再仅仅是整数，还可以是别的类型，比如字符串，索引也不需要连续，也可以重复，自由度非常高。
最基本的生成方式是使用Series构造器：
import pandas as pd
s = pd.Series([7,-3,4,-2])
s
Out[5]:
0 7
1 -3
2 4
3 -2
dtype: int64
打印的时候，自动对齐了，看起来比较美观。左边是索引，右边是实际对应的值。默认的索引是0到N-1（N是数据的长度）。可以通过values和index属性分别获取Series对象的值和索引：
In [5]: s.dtype
Out[5]: dtype('int64')
In [6]: s.values
Out[6]: array([ 7, -3, 4, -2], dtype=int64)
In [7]: s.index
Out[7]: RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)
可以在创建Series对象的时候指定索引：
In [8]: s2 = pd.Series([7,-3,4,-2], index=['d','b','a','c'])
In [9]: s2
Out[9]:
d 7
b -3
a 4
c -2
dtype: int64
In [10]: s2.index
Out[10]: Index(['d', 'b', 'a', 'c'], dtype='object')
In [4]: pd.Series(5, index=list('abcde'))
Out[4]:
a 5
b 5
c 5
d 5
e 5
dtype: int64
In [5]: pd.Series({2:'a',1:'b',3:'c'}, index=[3,2]) # 通过index筛选结果
Out[5]:
3 c
2 a
dtype: object
也可以在后期，直接修改index：
In [33]: s
Out[33]:
0 7
1 -3
2 4
3 -2
dtype: int64
In [34]: s.index = ['a','b','c','d']
In [35]: s
Out[35]:
a 7
b -3
c 4
d -2
dtype: int64
类似Python的列表和Numpy的数组，Series也可以通过索引获取对应的值：
In [11]: s2['a']
Out[11]: 4
In [12]: s2[['c','a','d']]
Out[12]:
c -2
a 4
d 7
dtype: int64
也可以对Seires执行一些类似Numpy的通用函数操作：
In [13]: s2[s2>0]
Out[13]:
d 7
a 4
dtype: int64
In [14]: s2*2
Out[14]:
d 14
b -6
a 8
c -4
dtype: int64
In [15]: import numpy as np
In [16]: np.exp(s2)
Out[16]:
d 1096.633158
b 0.049787
a 54.598150
c 0.135335
dtype: float64
因为索引可以是字符串，所以从某个角度看，Series又比较类似Python的有序字典，所以可以使用in操作：
In [17]: 'b' in s2
Out[17]: True
In [18]: 'e'in s2
Out[18]: False
自然，我们也会想到使用Python的字典来创建Series：
In [19]: dic = {'beijing':35000,'shanghai':71000,'guangzhou':16000,'shenzhen':5000}
In [20]: s3=pd.Series(dic)
In [21]: s3
Out[21]:
beijing 35000
shanghai 71000
guangzhou 16000
shenzhen 5000
dtype: int64
In [14]: s3.keys() # 自然，具有类似字典的方法
Out[14]: Index(['beijing', 'shanghai', 'guangzhou', 'shenzhen'], dtype='object')
In [15]: s3.items()
Out[15]: <zip at 0x1a5c2d88c88>
In [16]: list(s3.items())
Out[16]:
[('beijing', 35000),
('shanghai', 71000),
('guangzhou', 16000),
('shenzhen', 5000)]
In [18]: s3['changsha'] = 20300
看下面的例子：
In [22]: city = ['nanjing', 'shanghai','guangzhou','beijing']
In [23]: s4=pd.Series(dic, index=city)
In [24]: s4
Out[24]:
nanjing NaN
shanghai 71000.0
guangzhou 16000.0
beijing 35000.0
dtype: float64
city列表中，多了‘nanjing’，但少了‘shenzhen’。Pandas会依据city中的关键字去dic中查找对应的值，因为dic中没有‘nanjing’，这个值缺失，所以以专门的标记值NaN表示。因为city中没有‘shenzhen’，所以在s4中也不会存在‘shenzhen’这个条目。可以看出，索引很关键，在这里起到了决定性的作用。
在Pandas中，可以使用isnull和notnull函数来检查缺失的数据：
In [25]: pd.isnull(s4)
Out[25]:
nanjing True
shanghai False
guangzhou False
beijing False
dtype: bool
In [26]: pd.notnull(s4)
Out[26]:
nanjing False
shanghai True
guangzhou True
beijing True
dtype: bool
In [27]: s4.isnull()
Out[27]:
nanjing True
shanghai False
guangzhou False
beijing False
dtype: bool
可以为Series对象和其索引设置name属性，这有助于标记识别：
In [29]: s4.name = 'people'
In [30]: s4.index.name= 'city'
In [31]: s4
Out[31]:
city
nanjing NaN
shanghai 71000.0
guangzhou 16000.0
beijing 35000.0
Name: people, dtype: float64
In [32]: s4.index
Out[32]: Index(['nanjing', 'shanghai', 'guangzhou', 'beijing'], dtype='object', name='city')
二、DataFrame
DataFrame是Pandas的核心数据结构，表示的是二维的矩阵数据表，类似关系型数据库的结构，每一列可以是不同的值类型，比如数值、字符串、布尔值等等。DataFrame既有行索引，也有列索引，它可以被看做为一个共享相同索引的Series的字典。
创建DataFrame对象的方法有很多，最常用的是利用包含等长度列表或Numpy数组的字典来生成。可以查看DataFrame对象的columns和index属性。
In [37]: data = {'state':['beijing','beijing','beijing','shanghai','shanghai','shanghai'],
...: 'year':[2000,2001,2002,2001,2002,2003],
...: 'pop':[1.5, 1.7,3.6,2.4,2.9,3.2
...: ]}
In [38]: f = pd.DataFrame(data)
In [39]: f
Out[39]:
state year pop
0 beijing 2000 1.5
1 beijing 2001 1.7
2 beijing 2002 3.6
3 shanghai 2001 2.4
4 shanghai 2002 2.9
5 shanghai 2003 3.2
In [61]: f.columns
Out[61]: Index(['state', 'year', 'pop'], dtype='object')
In [62]: f.index
Out[62]: RangeIndex(start=0, stop=6, step=1)
In [10]: f.dtypes
Out[10]:
state object
year int64
pop float64
dtype: object
In [11]: f.values # 按行查看
Out[11]:
array([['beijing', 2000, 1.5],
['beijing', 2001, 1.7],
['beijing', 2002, 3.6],
['shanghai', 2001, 2.4],
['shanghai', 2002, 2.9],
['shanghai', 2003, 3.2]], dtype=object)
上面自动生成了0-5的索引。
可以使用head方法查看DataFrame对象的前5行，用tail方法查看后5行。或者head(3)，tail(3)指定查看行数：
In [40]: f.head()
Out[40]:
state year pop
0 beijing 2000 1.5
1 beijing 2001 1.7
2 beijing 2002 3.6
3 shanghai 2001 2.4
4 shanghai 2002 2.9
In [41]: f.tail()
Out[41]:
state year pop
1 beijing 2001 1.7
2 beijing 2002 3.6
3 shanghai 2001 2.4
4 shanghai 2002 2.9
5 shanghai 2003 3.2
DataFrame对象中的state/year/pop，其实就是列索引，可以在创建的时候使用参数名columns指定它们的先后顺序：
In [44]: pd.DataFrame(data, columns=['year','state','pop'])
Out[44]:
year state pop
0 2000 beijing 1.5
1 2001 beijing 1.7
2 2002 beijing 3.6
3 2001 shanghai 2.4
4 2002 shanghai 2.9
5 2003 shanghai 3.2
当然，也可以使用参数名index指定行索引：
In [45]: f2 = pd.DataFrame(data, columns=['year','state','pop'],index=['a','b','c','d','e','f'])
In [47]: f2
Out[47]:
year state pop
a 2000 beijing 1.5
b 2001 beijing 1.7
c 2002 beijing 3.6
d 2001 shanghai 2.4
e 2002 shanghai 2.9
f 2003 shanghai 3.2
可以使用columns列索引来检索一列：
In [49]: f2['year']
Out[49]:
a 2000
b 2001
c 2002
d 2001
e 2002
f 2003
Name: year, dtype: int64
In [52]: f2.state # 属性的形式来检索。这种方法bug多，比如属性名不是纯字符串，或者与其它方法同名
Out[52]:
a beijing
b beijing
c beijing
d shanghai
e shanghai
f shanghai
Name: state, dtype: object
但是检索一行却不能通过f2['a']这种方式，而是需要通过loc方法进行选取：
In [53]: f2.loc['a']
Out[53]:
year 2000
state beijing
pop 1.5
Name: a, dtype: object
当然，可以给DataFrame对象追加列：
In [54]: f2['debt'] = 12
In [55]: f2
Out[55]:
year state pop debt
a 2000 beijing 1.5 12
b 2001 beijing 1.7 12
c 2002 beijing 3.6 12
d 2001 shanghai 2.4 12
e 2002 shanghai 2.9 12
f 2003 shanghai 3.2 12
In [56]: f2['debt'] = np.arange(1,7)
In [57]: f2
Out[57]:
year state pop debt
a 2000 beijing 1.5 1
b 2001 beijing 1.7 2
c 2002 beijing 3.6 3
d 2001 shanghai 2.4 4
e 2002 shanghai 2.9 5
f 2003 shanghai 3.2 6
In [58]: val = pd.Series([1,2,3],index = ['c','d','f'])
In [59]: f2['debt'] = val
In [60]: f2 # 缺失值以NaN填补
Out[60]:
year state pop debt
a 2000 beijing 1.5 NaN
b 2001 beijing 1.7 NaN
c 2002 beijing 3.6 1.0
d 2001 shanghai 2.4 2.0
e 2002 shanghai 2.9 NaN
f 2003 shanghai 3.2 3.0
那么如何给DataFrame追加行呢？
>>> data = {'state':['beijing','beijing','beijing','shanghai','shanghai','shanghai'],
...: 'year':[2000,2001,2002,2001,2002,2003],
...: 'pop':[1.5, 1.7,3.6,2.4,2.9,3.2
...: ]}
>>> df = pd.DataFrame(data,index=list('abcdef'))
>>> df
state year pop
a beijing 2000 1.5
b beijing 2001 1.7
c beijing 2002 3.6
d shanghai 2001 2.4
e shanghai 2002 2.9
f shanghai 2003 3.2
>>> df1 = df.loc['a']
>>> df1
state beijing
year 2000
pop 1.5
Name: a, dtype: object
>>> df.append(df1)
state year pop
a beijing 2000 1.5
b beijing 2001 1.7
c beijing 2002 3.6
d shanghai 2001 2.4
e shanghai 2002 2.9
f shanghai 2003 3.2
a beijing 2000 1.5
可以使用del方法删除指定的列：
In [63]: f2['new'] = f2.state=='beijing'
In [64]: f2
Out[64]:
year state pop debt new
a 2000 beijing 1.5 NaN True
b 2001 beijing 1.7 NaN True
c 2002 beijing 3.6 1.0 True
d 2001 shanghai 2.4 2.0 False
e 2002 shanghai 2.9 NaN False
f 2003 shanghai 3.2 3.0 False
In [65]: del f2.new # 要注意的是我们有时候不能这么调用f2的某个列，并执行某个操作。这是个坑。
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-65-03e4ec812cdb> in <module>()
----> 1 del f2.new
AttributeError: new
In [66]: del f2['new']
In [67]: f2.columns
Out[67]: Index(['year', 'state', 'pop', 'debt'], dtype='object')
需要注意的是：从DataFrame中选取的列是数据的视图，而不是拷贝。因此，对选取列的修改会反映到DataFrame上。如果需要复制，应当使用copy方法。
可以使用类似Numpy的T属性，将DataFrame进行转置：
In [68]: f2.T
Out[68]:
a b c d e f
year 2000 2001 2002 2001 2002 2003
state beijing beijing beijing shanghai shanghai shanghai
pop 1.5 1.7 3.6 2.4 2.9 3.2
debt NaN NaN 1 2 NaN 3
DataFrame对象同样具有列名、索引名，也可以查看values：
In [70]: f2.index.name = 'order';f2.columns.name='key'
In [71]: f2
Out[71]:
key year state pop debt
order
a 2000 beijing 1.5 NaN
b 2001 beijing 1.7 NaN
c 2002 beijing 3.6 1.0
d 2001 shanghai 2.4 2.0
e 2002 shanghai 2.9 NaN
f 2003 shanghai 3.2 3.0
In [72]: f2.values
Out[72]:
array([[2000, 'beijing', 1.5, nan],
[2001, 'beijing', 1.7, nan],
[2002, 'beijing', 3.6, 1.0],
[2001, 'shanghai', 2.4, 2.0],
[2002, 'shanghai', 2.9, nan],
[2003, 'shanghai', 3.2, 3.0]], dtype=object)
最后，DataFrame有一个Series所不具备的方法，那就是info！通过这个方法，可以看到DataFrame的一些整体信息情况：
In [73]: f.info()
Out[73]:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 6 entries, 0 to 5
Data columns (total 3 columns):
state 6 non-null object
year 6 non-null int64
pop 6 non-null float64
dtypes: float64(1), int64(1), object(1)
memory usage: 224.0+ bytes