pandas庫學習筆記（一）Series入門學習

Pandas基本介紹：

pandas is an open source, BSD-licensed (permissive free software licenses) library providing high-performance, easy-to-use data structures and data analysis tools for the Python programming language.

 

咱們快速簡單地看一下pandas中的基本數據結構，先從數據類型、索引、切片等簡單操做開始。首先導入必要的域名空間：

咱們首先簡單介紹一下數據結構：

Series 是一個一維數組結構的，能夠存入任一一種python的數據類型(integers, strings, floating point numbers, Python objects, etc.)。最建立一個Series的最基本方法是：

>>> s = pd.Series(data, index=index)

這裏，data指代許多不一樣的數據類型：

• a Python dict
• an ndarray
• a scalar value (like 5)

index指代一個標籤軸鏈表(list)，所以，根據data的數據類型不一樣，咱們能夠大體有以下方式新建Series：

一、  from ndarray

若是data是ndarray類型，那麼index的長度必須與data同樣。若是index值缺省，整數鏈表[0,1,2,…,len(data)-1]將會被自動初始化爲index。

 

 

二、  from dict

若是data是字典結構，index默認爲字典中的key值。若是在建立時index被從新賦值，那麼value將會與新建的index對應，若是index值不在字典的key值中，那麼value將會被初始化爲NaN。

 

 

注：NaN不是一個值，在pandas中表明缺省值。

 

三、  from scalar value

若是data是一個標量，index值必須被初始化，value值將會重複對應到每個index。

 

 

Series與ndarray相似

Series的操做與ndarray很是相似，可是Series能夠應用numpy中的大多數函數，例如切片操做。

 

 

Series與dict相似

Series像一個固定大小的dict，能夠經過index賦值或者取值。

 

Series矢量操做以及標籤對齊運算

在數據分析時，numpy無需進行循環便可對每個值進行同等操做，Series也能夠經過調用numpy中的函數達到預期運算結果。