Python数据分析——Pandas 入门

该部分为学习笔记，具体内容详见：《利用Python进行数据分析》一书

import pandas as pd
from pandas import Series, Dataframe

• 一、Pandas数据结构介绍
• • 1. Series
  • 2. Dataframe
  • 3. 索引对象
• 二、基本功能
• • 1. 重建索引
  • 2. 轴向上删除条目
  • 3. 索引、选择与过滤
  • 4. 整数索引
  • 5. 算数和数据对齐
  • 6. 函数应用和映射
  • 7. 排序和排名
  • 8. 含有重复标签的轴索引
• 三、描述性统计的概述与计算
• • 1. 相关性和协方差
  • 2. 唯一值、计数和成员属性

Series 是一种一维的数组型对象，它包含了一个值序列（与 NumPy 中的类型相似），并且包含了数据标签，称为索引（index）。最简单的序列可以仅仅由一个数组形成：

Dataframe 表示的是矩阵的数据表，它包含已排序的列集合，每一列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。Dataframe 既有行索引也有列索引，它可以被视为一个共享相同索引的 Series 的字典。在 Dataframe 中，数据呗存储为一个以上的二维块，而不是列表、字典或其他一维数组的集合。

Pandas 中的索引对象是用于存储轴标签和其他元数据的（例如轴名称或标签）。在构造 Series 或 Dataframe 时，你所使用的任意数组或标签序列都可以在内部转换为索引对象。

reindex 方法

drop 方法会返回一个含有指示值或轴向上删除值的新对象