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Pandas tutorial

Pandas 是 Python 语言下的一个用于数据分析的工具类库。使用 Pandas 可以方便的对数据

进行处理和分析。

1. Data Structures

Pandas 处理数据靠的是两个核心数据结构，Series 和 DataFrame，将会贯穿于整个数据分

析过程。

Series 用来处理一维的序列数据，而 DataFrame 用来处理更复杂的多维数据。

1.1. Series

Series 是 Pandas 中用来处理一维数据的结构，有点类似于数组，但是增加了许多额外的特

性。其数据结构如下所示：

index value

0 12

1 -4

2 7

3 9

Series 包含两个数组，一个是存储的实际的值，另一个存储的是值的索引。Series 中存储的值

可以是所有的 NumPy 中的数据结构。

1.1.1. 创建 Series

1.1.1.1. 从 list 中创建

1. import numpy as np

2. import pandas as pd

4. s = pd.Series([12, -4, 7, 9])

5. print(s)

打印结果：

1. 0 12

2. 1 -4

3. 2 7

4. 3 9

5. dtype: int64

1.1.1.2. 创建指定索引的 Series

1. import numpy as np

2. import pandas as pd

4. s = pd.Series([12, -4, 7, 9], index = ['a', 'b', 'c', 'd'])

5. print(s)

打印结果：

1. a 12

2. b -4

3. c 7

4. d 9

5. dtype: int64

1.1.1.3. 从 Numpy 数组创建

1. arr = np.array([1, 2, 3, 4])

2. ser = pd.Series(arr)

3. print(ser)

打印结果：

1. 0 1

2. 1 2

3. 2 3

4. 3 4

5. dtype: int32

需要注意的是，从 Numpy 中创建的 Series，只是引用，对 Series 中值操作的影响会直接反

应到原始的 Numpy 中

1. print(arr)

2. ser[0] = 0

3. print(arr)

打印结果：

1. [1 2 3 4]

2. [0 2 3 4]

1.1.1.4. 从 dict 创建

1. dic = {'red': 2000, 'blue': 1000, 'yellow': 500, 'orange': 1000}

2. ser = pd.Series(dic)

3. print(ser)

打印结果：

1. red 2000

2. blue 1000

3. yellow 500

4. orange 1000

5. dtype: int64

1.1.2. 查看 Series

1.1.2.1. 访问元素&查看Series

使用指定标签创建的 Series 既可以用下标访问元素，也可以用标签访问元素：

1. print("s[1]: " + str(s[1]))

2. print("s['b']: " + str(s['b']))

打印结果：

1. s[1]: -4

2. s['b']: -4

另外还可以直接查看 Series 的索引和值：

1. print("s.values: " + str(s.values))

2. print("s.index: " + str(s.index))

打印结果：

1. s.values: [12 -4 7 9]

2. s.index: Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')

1.1.2.2. 选取值

从 Series 中选取值与 NumPy 中类似，可以直接使用切片的方式选取。

1. print(s[0:2])

打印结果：

1. a 12

2. b -4

3. dtype: int64

另外 Series 还支持使用标签的形式来选取对应的值：

1. print(s[['b', 'd']])

注意，这里的标签是一个数组，打印结果：

1. b -4

2. d 9

3. dtype: int64

使用表达式选择值：

1. print(s[s > 8])

打印结果：

1. a 12

2. d 9

3. dtype: int64

1.1.2.3. 赋值

可以直接使用标签或索引，类似于数组进行赋值。

1. s['b'] = 1

2. print(s)

打印结果：

1. a 12

2. b 1

3. c 7

4. d 9

5. dtype: int64

1.1.3. 数学运算

类似于 Numpy 中对数学运算的支持，可以使用 Series 直接与数值进行加减乘除。

1.1.4. 常用操作

1.1.4.1. 去重

1. ser = pd.Series([1, 0, 2, 1, 2, 3])

2. print(ser.unique())

打印结果：

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