一、pandas的数据结构分析
Pandas中有两个主要的数据结构：Series和Dataframe。
Series是一维的数据结构，Dataframe是二维的、表格型的数据结构。
Series
Series是一个类似一维数组的对象，它能够保存任何类型的数据，主要由一组数据和与之相关的索引两部分构成。
Pandas的Series类对象可以使用以下构造方法创建：
class pandas.Series（data = None，index = None，dtype = None，
name = None，copy = False，fastpath = False）
data：表示传入的数据。
index：表示索引，唯一且与数据长度相等，默认会自动创建一个从0~N的整数索引。
通过传入一个列表来创建一个Series类对象
# 创建Series类对象
ser_obj = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
# 创建Series类对象，并指定索引
ser_obj = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5],
index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
使用dict进行构建。
year_data = {2001: 17.8, 2002: 20.1, 2003: 16.5}
ser_obj2 = pd.Series(year_data)
为了能方便地操作Series对象中的索引和数据，所以该对象提供了两个属性index和values分别进行获取。
# 获取ser_obj的索引
ser_obj.index
# 获取ser_obj的数据
ser_obj.values
直接使用索引来获取数据。
# 获取位置索引3对应的数据
ser_obj[3]
Dataframe
Dataframe是一个类似于二维数组或表格（如excel）的对象，它每列的数据可以是不同的数据类型。
Pandas的Dataframe类对象可以使用以下构造方法创建：
pandas.Dataframe（data = None，index = None，columns = None，
dtype = None，copy = False ）
index：表示行标签。若不设置该参数，则默认会自动创建一个从0~N的整数索引。
columns：列标签。
通过传入数组来创建Dataframe类对象：
# 创建数组
demo_arr = np.array([['a', 'b', 'c'],
['d', 'e', 'f']])
# 基于数组创建Dataframe对象
df_obj = pd.Dataframe(demo_arr)
在创建Dataframe类对象时，如果为其指定了列索引，则Dataframe的列会按照指定索引的顺序进行排列。
df_obj = pd.Dataframe(demo_arr, columns=['No1', 'No2', 'No3'])
使用列索引的方式来获取一列数据，返回的结果是一个Series对象。
# 通过列索引的方式获取一列数据
element = df_obj['No2']
# 查看返回结果的类型
type(element)
使用访问属性的方式来获取一列数据，返回的结果是一个Series对象。
# 通过属性获取列数据
element = df_obj.No2
# 查看返回结果的类型
type(element)
为Dataframe增加一列数据，则可以通过给列索引或者列名称赋值的方式实现。
# 增加No4一列数据
df_obj['No4'] = ['g', 'h'
删除某一列数据，可以使用del语句实现
# 删除No3一列数据
del df_obj['No3']
二、Pandas索引操作及高级索引
Pandas中的索引都是Index类对象，又称为索引对象，该对象是不可以进行修改的，以保障数据的安全。
Pandas中提供了一个重要的方法是reindex()，该方法的作用是对原索引和新索引进行匹配，也就是说，新索引含有原索引的数据，而原索引数据按照新索引排序。（如果新索引中没有原索引数据，那么程序不仅不会报错，而且会添加新的索引，并将值填充为NaN或者使用fill_vlues()填充其他值。）
reindex()方法的语法格式如下：
Dataframe.reindex（labels = None，index = None，
columns = None，axis = None，method = None，
copy = True，level = None，fill_value = nan，limit = None，tolerance = None ）
三、算术运算与数据对齐
Pandas执行算术运算时，会先按照索引进行对齐，对齐以后再进行相应的运算，没有对齐的位置会用NaN进行补齐。
四、数据排序
Pandas中按索引排序使用的是sort_index()方法，该方法可以用行索引或者列索引进行排序。
sort_index（axis = 0，level = None，ascending = True，inplace = False，kind =' quicksort '，na_position ='last'，sort_remaining = True ）
按索引对Series进行分别排序
ser_obj = pd.Series(range(10, 15), index=[5, 3, 1, 3, 2])
# 按索引进行升序排列
ser_obj.sort_index()
# 按索引进行降序排列
ser_obj.sort_index(ascending = False)
按索引对Dataframe进行分别排序
df_obj = pd.Dataframe(np.arange(9).reshape(3, 3),
index=[4, 3, 5])
# 按行索引升序排列
df_obj.sort_index()
# 按行索引降序排列
df_obj.sort_index(ascending=False)
Pandas中用来按值排序的方法为sort_values()，该方法的语法格式如下。
sort_values(by,axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort',na_position='last')
按值的大小对Series进行排序
ser_obj = pd.Series([4, np.nan, 6, np.nan, -3, 2])
# 按值升序排列
ser_obj.sort_values()
