pandas的学习1-基本介绍

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Numpy 和 Pandas 有什么不同

如果用 python 的列表和字典来作比较, 那么可以说 Numpy 是列表形式的，没有数值标签，而 Pandas 就是字典形式。Pandas是基于Numpy构建的，让Numpy为中心的应用变得更加简单。

要使用pandas，首先需要了解他主要两个数据结构：Series和DataFrame。
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#todo 可以说 Numpy 是列表形式的，没有数值标签，而 Pandas 就是字典形式!!

import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series([1,3,6,np.nan,44,1])#输入的参数是一个列表
#此时s（series）包含了三个部分 1.索引 2.数据 3.数据类型dtype
print(s)
"""
0     1.0
1     3.0
2     6.0
3     NaN
4    44.0
5     1.0
dtype: float64
"""

# DataFrame

dates = pd.date_range(‘20160101‘,periods=6)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=[‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘])

print(df)
"""
                   a         b         c         d
2016-01-01 -0.253065 -2.071051 -0.640515  0.613663
2016-01-02 -1.147178  1.532470  0.989255 -0.499761
2016-01-03  1.221656 -2.390171  1.862914  0.778070
2016-01-04  1.473877 -0.046419  0.610046  0.204672
2016-01-05 -1.584752 -0.700592  1.487264 -1.778293
2016-01-06  0.633675 -1.414157 -0.277066 -0.442545
"""

# DataFrame是一个表格型的数据结构，它包含有一组有序的列，每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， 它可以被看做由Series组成的大字典。
# 我们可以根据每一个不同的索引来挑选数据, 比如挑选 b 的元素:
# DataFrame 的一些简单运用

print(df[‘b‘])#挑选b的元素
#此时返回的4各参数   是 1.行索引 2.数值   3.FREQ（频率）？？   4.dtype

"""
2016-01-01   -2.071051
2016-01-02    1.532470
2016-01-03   -2.390171
2016-01-04   -0.046419
2016-01-05   -0.700592
2016-01-06   -1.414157
Freq: D, Name: b, dtype: float64
"""


# 我们在创建一组没有给定行标签和列标签的数据 df1:

df1 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)))
print(df1)
#此时没有给定index和column 默认返回0开始的索引
"""
   0  1   2   3
0  0  1   2   3
1  4  5   6   7
2  8  9  10  11
"""

df2 = pd.DataFrame({‘A‘: 1.,
                    ‘B‘: pd.Timestamp(‘20130102‘),
                    ‘C‘: pd.Series(1, index=list(range(4)), dtype=‘float32‘),
                    ‘D‘: np.array([3] * 4, dtype=‘int32‘),
                    ‘E‘: pd.Categorical(["test", "train", "test", "train"]),
                    ‘F‘: ‘foo‘})

print(df2)

"""
     A          B    C  D      E    F
0  1.0 2013-01-02  1.0  3   test  foo
1  1.0 2013-01-02  1.0  3  train  foo
2  1.0 2013-01-02  1.0  3   test  foo
3  1.0 2013-01-02  1.0  3  train  foo
"""
# 这种方法能对每一列的数据进行特殊对待. 如果想要查看数据中的类型, 我们可以用 dtype 这个属性:
# 这个相当于Excel的表格？

print(df2.dtypes)#使用df2.dtype查看每一行的数据类型

"""
df2.dtypes
A           float64
B    datetime64[ns]
C           float32
D             int32
E          category
F            object
dtype: object
"""


print(df2.index)
# 如果想看对列的序号:  相当于行号（行的名称）

# Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype=‘int64‘)

print(df2.columns)#相当于查看列的名称

# Index([‘A‘, ‘B‘, ‘C‘, ‘D‘, ‘E‘, ‘F‘], dtype=‘object‘)

print(df2.values)#只返回df2的所有值，不返回行号和列号

"""
array([[1.0, Timestamp(‘2013-01-02 00:00:00‘), 1.0, 3, ‘test‘, ‘foo‘],
       [1.0, Timestamp(‘2013-01-02 00:00:00‘), 1.0, 3, ‘train‘, ‘foo‘],
       [1.0, Timestamp(‘2013-01-02 00:00:00‘), 1.0, 3, ‘test‘, ‘foo‘],
       [1.0, Timestamp(‘2013-01-02 00:00:00‘), 1.0, 3, ‘train‘, ‘foo‘]], dtype=object)
"""


# 想知道数据的总结, 可以用 describe():

df2.describe()#使用describe相当于打个总结 返回count mean

"""
         A    C    D
count  4.0  4.0  4.0
mean   1.0  1.0  3.0
std    0.0  0.0  0.0
min    1.0  1.0  3.0
25%    1.0  1.0  3.0
50%    1.0  1.0  3.0
75%    1.0  1.0  3.0
max    1.0  1.0  3.0
"""
print(df2.T) #转置数据 反转数据

#对数据的index（也就是行号）进行排序并且输出
print(df2.sort_index(axis=1, ascending=False)) #ascending 上升

"""
     F      E  D    C          B    A
0  foo   test  3  1.0 2013-01-02  1.0
1  foo  train  3  1.0 2013-01-02  1.0
2  foo   test  3  1.0 2013-01-02  1.0
3  foo  train  3  1.0 2013-01-02  1.0
"""

# 对数据 值 排序输出:

print(df2.sort_values(by=‘B‘))

"""
     A          B    C  D      E    F
0  1.0 2013-01-02  1.0  3   test  foo
1  1.0 2013-01-02  1.0  3  train  foo
2  1.0 2013-01-02  1.0  3   test  foo
3  1.0 2013-01-02  1.0  3  train  foo
"""