Pandas中一共有三种数据结构，分别为：Series、DataFrame和MultiIndex（老版本中叫Panel ）。其中Series是一维数据结构，DataFrame是二维的表格型数据结构，MultiIndex是三维的数据结构。本文将详细为大家讲解这三个数据结构，需要的可以参考一下
1 Pandas介绍
2008年WesMcKinney开发出的库
专门用于数据挖掘的开源python库
以Numpy为基础，借力Numpy模块在计算方面性能高的优势
基于matplotlib，能够简便的画图
独特的数据结构
Numpy已经能够帮助我们处理数据，能够结合matplotlib解决部分数据展示等问题，那么pandas学习的目的在什么地方呢？
- 增强图表可读性
- 便捷的数据处理能力
- 读取文件方便
- 封装了Matplotlib、Numpy的画图和计算
2 Pandas数据结构
Pandas中一共有三种数据结构，分别为：Series、DataFrame和MultiIndex（老版本中叫Panel ）。
其中Series是一维数据结构，DataFrame是二维的表格型数据结构，MultiIndex是三维的数据结构。
2.1 Series
Series是一个类似于一维数组的数据结构，它能够保存任何类型的数据，比如整数、字符串、浮点数等，主要由一组数据和与之相关的索引两部分构成。
2.1.1 Series的创建
# 导入pandas import pandas as pd pd.Series(data=None, index=None, dtype=None)
参数：
- data：传入的数据，可以是ndarray、list等
- index：索引，必须是唯一的，且与数据的长度相等。如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。
- dtype：数据的类型
指定索引创建：
pd.Series([6.7,5.6,3,10,2], index=[1,2,3,4,5])
通过字典数据创建
color_count = pd.Series({'red':100, 'blue':200, 'green': 500, 'yellow':1000}) color_count 2.1.2 Series的属性
为了更方便地操作Series对象中的索引和数据，Series中提供了两个属性index和values
1.index
color_count.index # 结果 Index(['blue', 'green', 'red', 'yellow'], dtype='object')
2.values
color_count.values # 结果 array([ 200, 500, 100, 1000])
当然也可以使用索引来获取数据：
color_count[2] # 结果 100
2.2 DataFrame
DataFrame是一个类似于二维数组或表格(如excel)的对象，既有行索引，又有列索引。
- 行索引，表明不同行，横向索引，叫index，0轴，axis=0
- 列索引，表名不同列，纵向索引，叫columns，1轴，axis=1
2.2.1 DataFrame的创建
# 导入pandas import pandas as pd pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None)
参数：
- index：行标签。如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。
- columns：列标签。如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。
举例：创建学生成绩表
# 生成10名同学，5门功课的数据 score = np.random.randint(40, 100, (10, 5)) # 结果 array([[46, 93, 49, 70, 53], [42, 86, 65, 50, 87], [41, 74, 44, 87, 64], [62, 57, 45, 46, 86], [82, 46, 72, 85, 63], [82, 77, 61, 55, 41], [48, 41, 48, 52, 58], [90, 53, 95, 96, 78], [77, 49, 51, 76, 56], [79, 91, 75, 95, 66]])
但是这样的数据形式很难看到存储的是什么的样的数据，可读性比较差！！
问题：如何让数据更有意义的显示？
# 使用Pandas中的数据结构 score_df = pd.DataFrame(score)
增加行、列索引：
# 构造行索引序列 subjects = ["语文", "数学", "英语", "物理", "化学"] # 构造列索引序列 stu = ['同学' + str(i) for i in range(score.shape[0])] # 添加行索引 data = pd.DataFrame(score, columns=subjects, index=stu)
2.2.2 DataFrame的属性
1.shape
data.shape # 结果 (10, 5)
2.index
DataFrame的行索引列表
data.index # 结果 Index(['同学0', '同学1', '同学2', '同学3', '同学4', '同学5', '同学6', '同学7', '同学8', '同学9'], dtype='object')
3.columns
DataFrame的列索引列表
data.columns # 结果 Index(['语文', '数学', '英语', '政治', '体育'], dtype='object')
4.values
直接获取其中array的值
data.values array([[46, 93, 49, 70, 53], [42, 86, 65, 50, 87], [41, 74, 44, 87, 64], [62, 57, 45, 46, 86], [82, 46, 72, 85, 63], [82, 77, 61, 55, 41], [48, 41, 48, 52, 58], [90, 53, 95, 96, 78], [77, 49, 51, 76, 56], [79, 91, 75, 95, 66]])
5.T
转置
data.T
输出结果：
6.head(5)：显示前5行内容 （很常用）
如果不补充参数，默认5行。填入参数N则显示前N行
data.head(5)
7.tail(5):显示后5行内容
如果不补充参数，默认5行。填入参数N则显示后N行
data.tail(5)
2.2.3 DatatFrame索引的设置
1.修改行列索引值
stu = ["学生_" + str(i) for i in range(score_df.shape[0])] # 必须整体全部修改 data.index = stu
注意：以下修改方式是错误的
# 错误修改方式 data.index[3] = '学生_3' # 错误
2.重设索引
reset_index(drop=False)
- 设置新的下标索引
- drop:默认为False，不删除原来索引，如果为True,删除原来的索引值
# 重置索引,drop=False data.reset_index()
3.以某列值设置为新的索引
set_index(keys, drop=True)
- keys : 列索引名成或者列索引名称的列表
- drop : boolean, default True.当做新的索引，删除原来的列
df = pd.DataFrame({'month': [1, 4, 7, 10], 'year': [2012, 2014, 2013, 2014], 'sale':[55, 40, 84, 31]}) df = df.set_index(['year', 'month']) 注：通过刚才的设置，这样DataFrame就变成了一个具有MultiIndex的DataFrame。
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