一、序列Series，很像numpy中的array数组，可以由列表、元组、字典、numpy中的array来初始化
>>> from pandas import Series
>>> s = Series([0.1, 1.2, 2.3, 3.4, 4.5])
>>> s
0.1
1.2
2.3
3.4
4.5
dtype: float64
2、序列也可以由标签组成，默认是由数字表示。
>>> s = Series([0.1, 1.2, 2.3, 3.4, 4.5], index = [’a’,’b’,’c’,’d’,’e’])
>>> s
a 0.1
b 1.2
c 2.3
d 3.4
e 4.5
dtype: float64
索引的话可以由数字、标签、真值表、切片
from pandas import Series
s = Series([0.1, 1.2, 2.3, 3.4, 4.5], index = ['a','b','c','d','e'])
s[]
Out[]:
1.2
from pandas import Series
s = Series([0.1, 1.2, 2.3, 3.4, 4.5], index = ['a','b','c','d','e'])
print s[],'\n'
print s[:],'\n'
print s[s>],'\n'
print s[[,,]]
1.2 b 1.2
c 2.3
d 3.4
dtype: float64 d 3.4
e 4.5
dtype: float64 b 1.2
c 2.3
d 3.4
dtype: float64
二、序列的常用函数
1、head and tail来显示头部5行或末尾5行数据，也可以通过传递参数来修改显示的行数
from pandas import Series
s = Series([0.1, 1.2, 2.3, 3.4, 4.5], index = ['a','b','c','d','e'])
print s.head(),'\n'
print s.head()
a 0.1
b 1.2
c 2.3
d 3.4
e 4.5
dtype: float64 a 0.1
b 1.2
dtype: float64
2、isnull and notnull返回等长的序列，
3、describe返回序列的一些统计特性
from pandas import Series
import numpy as np
s=Series(np.arange(1.0,))
s.describe()
Out[]:
count 9.000000
mean 5.000000
std 2.738613
min 1.000000
% 3.000000
% 5.000000
% 7.000000
max 9.000000
dtype: float64
4、unique and nunique，返回不重复的数据集或者重复的数据集
5、drop(labels) 删除制定标签的数据，dropna()是删除NaN数据
6、append(series) 添加数据
from pandas import Series
import numpy as np
s=Series(np.arange(1.0,))
s2=Series([,,,])
print s.append(s2)
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
8.0
9.0
22.0
33.0
44.0
55.0
dtype: float64
7、replace(series,values) 将series数据集中的数据替换成values数据集
注意：这个替换是将替换后的数据返回，而不是在原来的数据集上做替换
from pandas import Series
import numpy as np
s=Series(np.arange(1.0,))
s2=Series([,,,])
s3=s.append(s2)
print s3.replace([,,],[,,])
s3
1.0
22.0
3.0
4.0
55.0
6.0
7.0
99.0
9.0
22.0
33.0
44.0
55.0
dtype: float64
Out[]:
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
8.0
9.0
22.0
33.0
44.0
55.0
dtype: float64
8、update(series)用series来更新，只更新匹配上标签的数据
注意：是在原来数据集上做更新
>>> s1 = Series(arange(1.0,4.0),index=[’a’,’b’,’c’])
>>> s1
a
b
c
dtype: float64
>>> s2 = Series(-1.0 * arange(1.0,4.0),index=[’c’,’d’,’e’])
>>> s1.update(s2)
>>> s1
a
b
c -
dtype: float64
9、数据框架，DataFrame，相当于array上的二维数组，区别于array数组的地方时它可以是不同数据类型的数据组合在一起
from pandas import DataFrame
a=np.array([[,],[,]]);
df=DataFrame(a)
df
Out[]:
>>> df = DataFrame(array([[1,2],[3,4]]),columns=[’a’,’b’])
>>> df
a b
0 1 2
1 3 4
也可以指定行标签和列标签
>>> df = DataFrame(array([[,],[,]]), columns=[’dogs’,’cats’], index=[’Alice’,’Bob’])
>>> df
dogs cats
Alice
Bob
10、也可以通过字典来初始化DataFrame
11、也可以指定列标签
>>> df = DataFrame(array([[1,2],[3,4]]), columns=[’dogs’,’cats’], index=[’Alice’,’Bob’])
>>> df
dogs cats
Alice 1 2
Bob 3 4
二、操作数据框架，工作目录中有一个excel文件可以用，我的是score.xlsx
1、读取数据
2、选择列可以直接是列名或者列明组成的列表
3、选择行可以是列标签或者列标签组成的列表,也可以是数字切片、真值表
from pandas import read_excel
score = read_excel('score.xlsx','Sheet1')
score[:1]
| 序号 | english | math | chinese | physics | chemistry | biology | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1501 | 56 | 65 | 89 | 45 | 87 | 98 |
from pandas import read_excel
score = read_excel('score.xlsx','Sheet1')
t=score[(score.english>60) & (score.english<70)]
t
| 序号 | english | math | chinese | physics | chemistry | biology | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2 | 1503 | 65 | 78 | 68 | 86 | 78 | 87 |
| 5 | 1506 | 64 | 67 | 82 | 76 | 78 | 73 |
4、选择行和列，需要使用ix[rowselector,colselector]
5、添加列跟字典用法差不多
>>> state_gdp_2012 = state_gdp[[’state’,’gdp_2012’]]
>>> state_gdp_2012.head()
state gdp_2012
Alabama
Alaska
Arizona
Arkansas
California
>>> state_gdp_2012[’gdp_growth_2012’] = state_gdp[’gdp_growth_2012’]
>>> state_gdp_2012.head()
state gdp_2012 gdp_growth_2012
Alabama 1.2
Alaska 1.1
Arizona 2.6
Arkansas 1.3
或者insert(location,column_name,series)
>>> state_gdp_2012 = state_gdp[[’state’,’gdp_2012’]]
>>> state_gdp_2012.insert(1,’gdp_growth_2012’,state_gdp[’gdp_growth_2012’])
>>> state_gdp_2012.head()
state gdp_growth_2012 gdp_2012
0 Alabama 1.2 157272
1 Alaska 1.1 44732
2 Arizona 2.6 230641
3 Arkansas 1.3 93892
4 California 3.5 1751002
6、修改数据
from pandas import read_excel
score = read_excel('score.xlsx','Sheet1')
print score[:]
score.ix[,'english']=
print score[:]
序号 english math chinese physics chemistry biology 序号 english math chinese physics chemistry biology
7、删除列，可以使用del关键字、pop(column) 方法、drop(list of columns,axis=1)
from pandas import Series
from pandas import read_excel
score = read_excel('score.xlsx','Sheet1')
scorecopy = score.copy()
print score[:]
score.pop('biology')
print score[:]
序号 english math chinese physics chemistry biology 序号 english math chinese physics chemistry
8、 dropna 删除含有Nan的行或者列，and drop_duplicates
9、fillna(value=value )将所有的Nan数据替换成所附的值
>>> df = DataFrame(array([[1, nan],[nan, 2]]))
>>> df.columns = [’one’,’two’]
>>> replacements = {’one’:-1, ’two’:-2}
>>> df.fillna(value=replacements)
one two
0 1 -2
1 -1 2
10、sort
>>> df = DataFrame(array([[1, 3],[1, 2],[3, 2],[2,1]]), columns=[’one’,’two’])
>>> df.sort(columns=’one’)
one two
0 1 3
1 1 2
3 2 1
2 3 2
>>> df.sort(columns=[’one’,’two’], ascending=[0,1])
one two
2 3 2
3 2 1
1 1 2
0 1 3