panda核心數據結構

Series

Series是一維帶標籤的數組，數組裏能夠聽任意的數據（整數、浮點數、字符串、python Object)等等

建立函數：

　　(1)s = pd.Series(data,index=index),其中index是一個列表，用來做爲數據的標籤，若是不指定索引，pandas自動分配整形的索引

　　(2)字典建立  s = pd.Series(dict,index = list('abcd')),建立的series對象的索引爲字典的key 

性質

Series對象的性質：

　　類ndarray對象

　　類dict對象

　　標籤對齊操做

　　結論一：series對象能夠直接使用ndarray對象方法

 

 

　　結論二：series對象能夠像python字典對象同樣操做

 

　　結論三：標籤對齊，進行操做時，索引自動對應作處理，若是找不到對應值，則爲NaN

DateFrame

　　DateFrame是二維帶行標籤和列標籤的數組，能夠把DateFrame想象成一個Excel表格或一個sql數據庫的表格，還能夠想象成一個series對象字典，它是pandas裏最經常使用的數據結構

建立DateFrame對象

df = pd.DateFrame(data,index = index,columns = columns)    其中index是行標籤，columns是列標籤，data能夠是下面的數據結構：

　　（1）由一維numpy數組，list,Series構成的字典

　　（2）二維numpy數組

　　（3)另外的DateFrame對象

字典方式建立：

（1）Series對象構成的字典方式建立：

　　（2）列表構成的字典方式建立

　　注意：由series對象構成的字典，series元素能夠不相等，但列表構成的字典,列表元素必須相等，否則會報錯

列表建立

　　(1)列表中元素由元組構成

　　

　　（2）列表中元素由字典構成

 

 從Series建立DataFrame

　　注意：series爲一維數組，故列索引只能有一列，否則會報錯

性質

　　先建立一個數組

　（1）查找

 

（2）賦值

（3）刪除操做

（4）添加

(5)指定刪除並獲取結果

(6)指定位置插入

（7）assign在原來對象基礎上作操做但不會改變原對象數據結構

Panel

Panel是三維帶標籤的數組，Pancel比較少用，但依然是最重要的基礎數據結構之一.

Panel有三個標籤：

　　items:座標軸 0，索引對應的元素是一個DataFrame

　　magor_axis:座標軸1，DataFrame裏的行標籤

　　minor_axis:座標軸 2，DataFrame裏的列標籤

建立方式:

　　查看各維度索引

轉換爲DataFrame對象