整理自Welcome to Python For Data Analysis’s documentation!。

预备知识：python基础，线性代数（矩阵运算）基础概念

pandas数据结构

• Series
• DataFrame
• Index数据类型

重要的功能

• 重新索引
• 从一个坐标轴删除条目
• 索引，挑选和过滤
• 算术和数据对齐、填充

首先用pip安装pandas包，并导入

from pandas import Series, DataFrame
import pandas as pd
import numpy as np
print(pd.__version__)

有两个重要的数据结构： Series 和 DataFrame

pandas数据结构

Series

Series包括index和value，和dict很像，也可以看成一个定长的、有序的词典

• 构造

obj = Series([4, 7, -5, 3])  # 自动添加index
obj2 = Series([4, 7, -5, 3], index=['d', 'b', 'a', 'c'])  # 指定index

sdata = {'Ohio': 35000, 'Texas': 71000, 'Oregon': 16000, 'Utah': 5000}
obj3 = Series(sdata)  # 从字典创建Series，索引会排序
states = ['California', 'Ohio', 'Oregon', 'Texas']
obj4 = Series(sdata, index=states)  # 也可以指定索引顺序，但可能有值缺失

• 检测缺失值：obj4.isnull()

• 从索引数据访问：obj2[‘a’]

对于Series的value可以直接进行过滤和Numpy的数学操作，就像数组一样

print(obj2[obj2 > 0])
print(obj2 * 2)
print(np.exp(obj2))

• 数据对齐：执行不同Series之间的运算时，将按索引值对齐后运算。比如执行obj3+obj4

• name：Series对象本身和它的index都有一个name属性，它和pandas的其它一些关键功能整合在一起：

obj4.name = 'population'
obj4.index.name = 'state'
print(obj4)  # 打印试试看

• 修改索引：对obj.index重新赋值(dict型)即可

DataFrame

一个Datarame表示一个表格，类似电子表格的数据结构，包含一个经过排序的列表集，它们每一个都可以有不同的类型值（数字，字符串，布尔等等）。

Datarame有行和列的索引；它可以被看作是一个Series的字典（每个Series共享一个索引）。在DataFrame里的面向行和面向列的操作大致是对称的。

在底层，数据是作为一个或多个二维数组存储的，而不是列表，字典，或其它一维的数组集合。

• 构造：用字典构造，字典的key为列的值，values是等长的列表。

data = {'state': ['Ohio', 'Ohio', 'Ohio', 'Nevada', 'Nevada'],
        'year': [2000, 2001, 2002, 2001, 2002],
        'pop': [1.5, 1.7, 3.6, 2.4, 2.9]}
frame = DataFrame(data)  # 自动生成行索引，也可以像Series一样用index指定索引

frame2 = DataFrame(data, columns=['year', 'state', 'pop', 'debt'],index=['one', 'two', 'three', 'four', 'five'])  # 用index指定索引，用columns指定列的值

# 使用嵌套的字典构造，外部键会被解释为列索引，内部键会被解释为行索引：
pop = {'Nevada': {2001: 2.4, 2002: 2.9}, 'Ohio': {2000: 1.5, 2001: 1.7, 2002: 3.6}}
frame3 = DataFrame(pop)  # Nevada是行索引，年份是列索引

还有更多的构造方法。

• 访问：对列进行访问，有两种方式

frame.['state']  # 字典记法
frame.state

对行进行访问，比如通过索引访问一行

frame.ix['three']

• 数值修改：一列可以通过一个整数或者一个数组赋值。且通过列表或数组给一列赋值时，所赋的值的长度必须和DataFrame的长度相匹配。

frame2.debt = 16.5
frame2.debt = np.arange(5.0)

如果你使用Series来赋值，它会代替在DataFrame中精确匹配的索引的值，并在说有的空洞插入丢失数据：

val = Series([-1.2, -1.5, -1.7], index=['two', 'four', 'five'])
frame2['debt'] = val

给一个不存在的列赋值，将会创建一个新的列。 像字典一样 del 关键字将会删除列

frame2['eastern'] = frame2.state == 'Ohio'
del frame2['eastern']

索引DataFrame时返回的Series是底层数据的一个引用，而不是一份复制的数据。因此，任何在Series上的修改都会影响原来的DataFrame。想要获得复制的数据，可以使用Series的copy函数来显式的拷贝。

• 属性
  values：frame.values返回一个二维数组
  columns
  index

Index数据类型

用来保存坐标轴标签和其它元数据（如坐标轴名或名称）,是不可变的

obj = Series(range(3), index=['a', 'b', 'c'])
index = obj.index  # 返回一个Index类型的Numpy数组

Index类型有多种类似集合的方法，见这里;

重要的功能

重新索引

使用reindex重排索引。对于Dataframe可以对index和column都重新索引。

# 对Series重新索引
obj2 = obj.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
obj.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], fill_value=0)

# 对index和column索引
frame.reindex(index=['a', 'b', 'c', 'd'], method='ffill', columns=states)
# 当reindex的参数只传入一个列表的时候，是对行重新索引

在索引的时候要对数据进行内插或填充，使用method方法

obj3 = Series(['blue', 'purple', 'yellow'], index=[0, 2, 4])
obj3.reindex(range(6), method='ffill')  # ffill或pad前向（或进位）填充，bfill或backfill后向（或退位）填充

# 结果为
#0   blue
#1   blue
#2 purple
#3 purple
#4 yellow
#5 yellow

也可以使用带标签索引的ix可以把重新索引做的更简单：

frame.ix[['a', 'b', 'c', 'd'], states]

从一个坐标轴删除条目

对于Series，使用drop，返回drop掉某些行之后的对象。不改变原来的对象。

obj = Series(np.arange(5.), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
new_obj = obj.drop('c')
obj.drop(['d', 'c'])

对于Dataframe，

data = DataFrame(np.arange(16).reshape((4, 4)), index=['Ohio', 'Colorado', 'Utah', 'New York'], columns=['one', 'two', 'three', 'four'])

data.drop(['Colorado', 'Ohio'])  # 删除行
data.drop('two', axis=1)  # 删除列

索引，挑选和过滤

注：这里的索引指的是筛选

Series索引( obj[…] )的工作原理类似与NumPy索引，除了可以使用Series的索引值，也可以仅使用整数来索引。

obj = Series(np.arange(4.), index=['a', 'b', 'c', 'd'])
# 以下方法相同
obj['b']
obj[1]

标签可以切片，与正常的python切片不一样，会把结束点都包含进去。
可以对切片的部分进行赋值。因为切片出来是引用而不是复制的数据。

obj['b':'c'] = 5  # b,c行的数据都为5

DataFrame可以如上面说的按列索引，不过也可以按行索引，比如

data[:2]  # 截取前两行
data[data['three'] > 5]  # 后者返回一个值为bool的Series，满足的行被选择

筛选：

data < 5  # 返回值为bool类型的dataframe
data[data < 5] = 0  # 小于5的值置0

使用ix重新索引：

data.ix[['Colorado',Utah], ['two', 'three']]  # 前面的参数作为行索引，后面的参数作为列名
data.ix[2]  # 选择第3行作为新的Series
data.ix[:'Utah', 'two']  # 可以对行进行切片选择
data.ix[data.three > 5, :3]

参数内可以使用：布尔数组（过滤行），切片（行切片），或bool型的DataFrame（根据一些标准来筛选值）。

算术和数据对齐、填充

带填充值的算术方法

之前已经见过对Datafram做运算的时候会根据行和列的索引自动对齐，缺失的地方引入NA。

对于NA的填充，有如下方法：

# 构造两个DataFrame
df1 = DataFrame(np.arange(12.).reshape((3,4)),columns=list('abcd'))
df2 = DataFrame(np.arange(20.).reshape((4,5)),columns=list('abcde'))

df1.add(df2, fill_value=0)  # 如果是fill_value是None，缺失值会被填充为NA，如果是0，会被填充为df2中的值
(df1+df2).fillna(0)  # 缺失值置0

DataFrame 和 Series 间的操作

DataFrame和Series间的算术操作与NumPy数组类似。

按我的理解，Series相当于DataFrame的一行，也就是Series的index是DataFrame的列名。

考虑一个二维数组（Dataframe）和它的一个行(Series)间的相减：

frame = DataFrame(np.arrange(12.).reshape((4, 3)), columns = list('bde'), index = ['Utah', 'Ohio', 'Texas', 'Oregon'])
series = frame.ix[0]  # 取第一行

frame - series  # frame的每一行会都减去series

如果一个索引在Series的index或者DataFrame的columns中找不到，运算后相应列会被填充为NA。

上面是按行相减。如果想要让Dataframe按列与Series相减，要用到DataFrame.sub方法

series3 = frame['d']
frame.sub(series3, axis=0)  # frame的每一列会都减去series。axis=0表示frame的第0行对齐series3的第一个值进行相减