学习笔记之第3章 Pandas数据结构（三）

第3章 Pandas数据结构

• 在使用它们之前我们要先将其导入，导入方法在Python基础知识部分讲过，一个程序中只需要导入一次即可。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

• 为了在引用模块时书写方便，上面的代码中用as分别给这几个模块起了别名。所以在本书中见到 pd 就是代表 Pandas，见到 np 就是代表 NumPy，见到 plt 就是代表matplotlib.pyplot

3.1 Series数据结构 3.1.1 Series是什么

• Series是一种类似于一维数组的对象，由一组数据及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。

3.1.2 创建一个Series

• 创建一个Series利用的方法是pd.Series()，通过给Series()方法传入不同的对象即可实现。

#注意Series需要大写
s1 = pd.Series(["a","b","c"])
s1

• 输出结果

0    a
1    b
2    c
dtype: object

• 如果只是传入一个列表不指定数据标签，那么Series会默认使用从0开始的数做数据标签，上面的0、1、2、3就是默认的数据标签。

s2 = pd.Series(["a","b","c"],index=[1,2,3])
s2

• 输出结果

1    a
2    b
3    c
dtype: object

• 也可以将数据与数据标签以key:value（字典）的形式传入，这样字典的key值就是数据标签，value就是数据值。

s3 = pd.Series({"a":1,"b":2,"c":3})
s3

• 输出结果

a    1
b    2
c    3
dtype: int64

3.1.3 利用index方法获取Series的索引

• 获取一组数据的索引是比较常见的需求，直接利用 index 方法就可以获取 Series的索引值，代码如下所示。

print(s1.index)
print(s3.index)

• 输出结果

RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)
Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')

3.1.4 利用values方法获取Series的值

print(s1.values)
print(s3.values)

• 输出结果

['a' 'b' 'c']
[1 2 3]

3.2 Dataframe 表格型数据结构 3.2.1 Dataframe是什么

• Series是由一组数据与一组索引（行索引）组成的数据结构，而Dataframe是由一组数据与一对索引（行索引和列索引）组成的表格型数据结构。
• 之所以叫表格型数据结构，是因为Dataframe的数据形式和Excel的数据存储形式很相近，接下来的章节主要围绕Dataframe这种表格型数据结构展开。下面就是一个简单的Dataframe数据结构。

3.2.2 创建一个Dataframe

• 创建Dataframe使用的方法是pd.Dataframe()，通过给Dataframe()方法传入不同的对象即可实现。

df1 = pd.Dataframe(["a","b","c","d"])
df1

• 输出结果

    0
0	a
1	b
2	c
3	d

• 只传入一个单一列表时，该列表的值会显示成一列，且行和列都是从0开始的默认索引。

df2 = pd.Dataframe([["a","A"],["b","B"],["c","C"],["d","D"]])
df2

• 输出结果

	0	1
0	a	A
1	b	B
2	c	C
3	d	D

• 当传入一个嵌套列表时，会根据嵌套列表数显示成多列数据，行、列索引同样是从0开始的默认索引。列表里面嵌套的列表也可以换成元组。

df3 = pd.Dataframe([("a","A"),("b","B"),("c","C"),("d","D")])
df3

• 输出结果

	0	1
0	a	A
1	b	B
2	c	C
3	d	D

df4 = pd.Dataframe([("a","A"),("b","B"),("c","C"),("d","D")]
                  ,columns = ["小写","大写"]
                  ,index = ["一","二","三","四"])
df4

• 输出结果

	小写	大写
一	a	A
二	b	B
三	c	C
四	d	D

3.2.3 获取Dataframe的行、列索引

#利用columns方法获取Dataframe的列索引。
print(df4.columns)

#利用index方法获取Dataframe的行索引。
print(df4.index)

• 输出结果

Index(['小写', '大写'], dtype='object')
Index(['一', '二', '三', '四'], dtype='object')

3.2.4 获取Dataframe的值

• 获取Dataframe的值就是获取Dataframe中的某些行或列，有关行、列的选择在第6章会有详细讲解。