四、Pandas

• 简介
• Series
• DataFrame
• 时间对象处理
• 数据分组和聚合
• 其他常用方法

1、简介

pandas是一个强大的Python数据分析的工具包，它是基于Numpy构建的，正因pandas的出现，让Python语言也成为使用最广泛而且强大的数据分析环境之一。

Pandas的主要功能：

• 具备对其功能的数据结构DataFrame，Series
• 集成时间序列功能
• 提供丰富的数学运算和操作
• 灵活处理缺失数据

安装方法：

pip install pandas

引用方法：

import pandas as pd

2、Series

Series是一种类似于一维数组的对象，由一组数据和一组与之相关的数据标签(索引)组成

1、创建方法

第一种：
pd.Series([4,5,6,7,8])
执行结果：
0    4
1    5
2    6
3    7
4    8
dtype: int64
# 将数组索引以及数组的值打印出来，索引在左，值在右，由于没有为数据指定索引，于是会自动创建一个0到N-1（N为数据的长度）的整数型索引，取值的时候可以通过索引取值，跟之前学过的数组和列表一样
-----------------------------------------------
第二种：
pd.Series([4,5,6,7,8],index=['a','b','c','d','e'])
执行结果：
a    4
b    5
c    6
d    7
e    8
dtype: int64
# 自定义索引，index是一个索引列表，里面包含的是字符串，依然可以通过默认索引取值。
-----------------------------------------------
第三种：
pd.Series({"a":1,"b":2})
执行结果：
a    1
b    2
dtype: int64
# 指定索引
-----------------------------------------------
第四种：
pd.Series(0,index=['a','b','c'])
执行结果：
a    0
b    0
c    0
dtype: int64
# 创建一个值都是0的数组
-----------------------------------------------

对于Series，其实我们可以认为它是一个长度固定且有序的字典，因为它的索引和数据是按位置进行匹配的，像我们会使用字典的上下文，就肯定也会使用Series

缺失数据

• dropna() # 过滤掉值为NaN的行
• fill() # 填充缺失数据
• isnull() # 返回布尔数组，缺失值对应为True
• notnull() # 返回布尔数组，缺失值对应为False

# 第一步，创建一个字典，通过Series方式创建一个Series对象

st = {"sean":18,"yang":19,"bella":20,"cloud":21}
obj = pd.Series(st)
obj
运行结果：
sean     18
yang     19
bella    20
cloud    21
dtype: int64
------------------------------------------
# 第二步
a = {'sean','yang','cloud','rocky'}  # 定义一个索引变量
------------------------------------------
#第三步
obj1 = pd.Series(st,index=a)
obj1  # 将第二步定义的a变量作为索引传入

# 运行结果：
rocky     NaN
cloud    21.0
sean     18.0
yang     19.0
dtype: float64
# 因为rocky没有出现在st的键中，所以返回的是缺失值

通过上面的代码演示，对于缺失值已经有了一个简单的了解，接下来就来看看如何判断缺失值

1、
obj1.isnull()  # 是缺失值返回Ture
运行结果：
rocky     True
cloud    False
sean     False
yang     False
dtype: bool

2、
obj1.notnull()  # 不是缺失值返回Ture
运行结果：
rocky    False
cloud     True
sean      True
yang      True
dtype: bool

3、过滤缺失值 # 布尔型索引
obj1[obj1.notnull()]
运行结果：
cloud    21.0
yang     19.0
sean     18.0
dtype: float64

Series特性

• 从ndarray创建Series:Series(arr)
• 与标量（数字）：sr * 2
• 两个Series运算
• 通用函数：np.ads(sr)
• 布尔值过滤：sr[sr>0]
• 统计函数：mean()、sum()、cumsum()

支持字典的特性：

• 从字典创建Series：Series(dic),
• In运算：’a’in sr、for x in sr
• 键索引：sr[‘a’],sr[[‘a’,’b’,’d’]]
• 键切片：sr[‘a’:’c’]
• 其他函数：get(‘a’,default=0)等

整数索引

pandas当中的整数索引对象可能会让初次接触它的人很懵逼，接下来通过代码演示：