Python数据分析与展示：Series类型简单操作-8

2021-09-07 13:33:20

Pandas是Python 第三方库，提供高性能易用数据类型和分析工具

官网文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html

引入：

import pandas as pd

Pandas基于NumPy实现，常与NumPy和Matplotlib一同使用

两个数据类型：Series, DataFrame

基于上述数据类型的各类操作

基本操作
运算操作
特征类操作
关联类操作

库	NumPy	Pandas
数据类型	基础	扩展
关注数据	结构表达	应用表达
维度关系	数据间关系	数据与索引间关系

Series类型

Series类型由一组数据及与之相关的数据索引组成

自动索引
自定义索引

Series是一维带“标签”数组

结构：data_a index_0

Series基本操作类似ndarray和字典，根据索引对齐

Series类型创建：

Python列表，index与列表元素个数一致
标量值，index表达Series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类型基本操作

Series类型包括index和values两部分

- .index 获得索引
- .values 获得数据

Series类型的操作类似ndarray类型

索引方法相同，采用[]
NumPy中运算和操作可用于Series类型
可以通过自定义索引的列表进行切片
可以通过自动索引进行切片，如果存在自定义索引，则一同被切片

Series类型的操作类似Python字典类型：

- 通过自定义索引访问
- 保留字in操作
- 使用.get()方法

Series类型对齐操作

Series+ Series

Series类型在运算中会自动对齐不同索引的数据

Series类型name属性

Series对象和索引都可以有一个名字，存储在属性.name中

Series类型的修改

对获取的值进行赋值

代码示例

# -*- coding: utf-8 -*-

# @File    : series_demo.py
# @Date    : 2018-05-19

import pandas as pd

# 创建Series对象
d = pd.Series(range(5))

print(d)
"""
0    0
1    1
2    2
3    3
4    4
dtype: int64
"""

# 计算前N项和
print(d.cumsum())
"""
0     0
1     1
2     3
3     6
4    10
dtype: int64
"""

# 自动索引
d = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
print(d)
"""
0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
dtype: int64
"""

# 自定义索引
d = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=["a", "b", "c", "d", "e"])
print(d)
"""
a    1
b    2
c    3
d    4
e    5
dtype: int64
"""

# 从标量值创建, 不能省略index
s = pd.Series(20, index=["a", "b", "c"])
print(s)
"""
a    20
b    20
c    20
dtype: int64
"""

# 从字典类型创建
s = pd.Series({"a": 1, "b": 2, "c": 3})
print(s)
"""
a    1
b    2
c    3
dtype: int64
"""

# index从字典中进行选择操作
s = pd.Series({"a": 1, "b": 2, "c": 3}, index=["c", "a", "b", "d"])
print(s)
"""
c    3.0
a    1.0
b    2.0
d    NaN
dtype: float64
"""

# 从ndarray类型创建
import numpy as np
s = pd.Series(np.arange(5))
print(s)
"""
0    0
1    1
2    2
3    3
4    4
dtype: int32
"""

# 指定索引
s = pd.Series(np.arange(5), index=np.arange(9, 4, -1))
print(s)
"""
9    0
8    1
7    2
6    3
5    4
dtype: int32
"""

# Series基本操作
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=["a", "b", "c", "d", "e"])

# 获得索引
print(s.index)
# Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')

# 获得值
print(s.values)
# [1 2 3 4 5]

# 自动索引和自定义索引并存 但不能混
print(s[0])
# 1

print(s["a"])
# 1

# 切片操作
print(s[["a", "b"]])
"""
a    1
b    2
dtype: int64
"""

# 类似ndarray类型
print(s[:3])
"""
a    1
b    2
c    3
dtype: int64
"""

print(s[s>s.median()])
"""
d    4
e    5
dtype: int64
"""

print(np.exp(s))
"""
a      2.718282
b      7.389056
c     20.085537
d     54.598150
e    148.413159
dtype: float64
"""

# 类似Python字典类型
print("b" in s)
# True

print(s.get("g", 100))
# 100

# Series类型对齐操作
a = pd.Series([1, 2, 3], index=["a", "b", "c"])
b = pd.Series([5, 6, 7, 8], index=["a", "b", "d", "e"])

print(a+b)
"""
a    6.0
b    8.0
c    NaN
d    NaN
e    NaN
dtype: float64
"""

# Series类型name属性
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=["a", "b", "c", "d", "e"])
s.name="Series"
s.index.name = "索引"
print(s)
"""
索引
a    1
b    2
c    3
d    4
e    5
Name: Series, dtype: int64
"""

# Series修改
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=["a", "b", "c", "d", "e"])
s[0] = 666
print(s)
"""
0    666
1      2
2      3
3      4
4      5
dtype: int64
"""

s["a", "b"] = 20
print(s)
"""
a    20
b    20
c     3
d     4
e     5
dtype: int64
"""

# Series删除元素
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6], index=["a", "b", "c", "d", "e", "f"])
print(s)
"""
a    1
b    2
c    3
d    4
e    5
f    6
dtype: int64
"""
s1 = s.drop(["a", "b"])
print(s1)
"""
c    3
d    4
e    5
f    6
dtype: int64
"""

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