pandas之基本操作

• 基本的数据结构
• • Series
  • DataFrame
• 基本函数

Series 一般由四个部分组成，分别是序列的值 data 、索引 index 、存储类型 dtype 、序列的名字 name 。其中，索引也可以指定它的名字，默认为空。

s = pd.Series(data = [100, 'a', {'dic1':5}],
index = pd.Index(['id1', 20, 'third'], name='my_idx'),
 dtype = 'object',
 name = 'my_name')
 '''
In [23]: s
Out[23]:
my_idx
id1 100
20 a
third {'dic1': 5}
Name: my_name, dtype: object
'''

DataFrame 在 Series 的基础上增加了列索引，一个数据框可以由二维的 data 与行列索引来构造：

 data = [[1, 'a', 1.2], [2, 'b', 2.2], [3, 'c', 3.2]]
df = pd.DataFrame(data = data,
index = ['row_%d'%i for i in range(3)],
columns=['col_0', 'col_1', 'col_2'])
'''
In [32]: df
Out[32]:
col_0 col_1 col_2
row_0 1 a 1.2
row_1 2 b 2.2
row_2 3 c 3.2
'''

head, tail 函数分别表示返回表或者序列的前 n 行和后 n 行，其中 n 默认为 5：

In [46]: df.head(2)
Out[46]:
School Grade Name Gender Height Weight Transfer
0 Shanghai Jiao Tong University Freshman Gaopeng Yang Female 158.9 46.0 N 1 Peking University Freshman Changqiang You Male 166.5 70.0 N
In [47]: df.tail(3)

info, describe 分别返回表的 信息概况和表中 数值列对应的主要统计量

In [48]: df.info()

RangeIndex: 200 entries, 0 to 199
Data columns (total 7 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 School 200 non-null object
1 Grade 200 non-null object
2 Name 200 non-null object
3 Gender 200 non-null object
4 Height 183 non-null float64
5 Weight 189 non-null float64
6 Transfer 188 non-null object
dtypes: float64(2), object(5)
memory usage: 11.1+ KB
In [49]: df.describe()
Out[49]:
Height Weight
count 183.000000 189.000000
mean 163.218033 55.015873
std 8.608879 12.824294
min 145.400000 34.000000
25% 157.150000 46.000000
50% 161.900000 51.000000
75% 167.500000 65.000000
max 193.900000 89.000000

更全面的数据汇总
info, describe 只能实现较少信息的展示，如果想要对一份数据集进行全面且有效的观察，特别是
在列较多的情况下，推荐使用 pandas-profiling 包，它将在第十一章被再次提到。

在 Series 和 DataFrame 上定义了许多统计函数，最常见的是 sum, mean, median, var, std, max, min 。例
如，选出身高和体重列进行演示

In [50]: df_demo = df[['Height', 'Weight']]
In [51]: df_demo.mean()
Out[51]:
Height 163.218033
Weight 55.015873
dtype: float64
In [52]: df_demo.max()
Out[52]:
Height 193.9
Weight 89.0
dtype: float64

对序列使用 unique 和 nunique 可以分别得到其唯一值组成的列表和唯一值的个数：

In [57]: df['School'].unique()
Out[57]:
array(['Shanghai Jiao Tong University', 'Peking University',
'Fudan University', 'Tsinghua University'], dtype=object)
In [58]: df['School'].nunique()
Out[58]: 4

value_counts 可以得到唯一值和其对应出现的频数：

In [59]: df['School'].value_counts()
Out[59]:
Tsinghua University 69
Shanghai Jiao Tong University 57
Fudan University 40
Peking University 34
Name: School, dtype: int64