Python Pandas 常用的数据结构有哪些？详解Series、DataFrame、Index数据结构。
Pandas常用数据结构
- Pandas简介
- Series
- 构建 Series 对象
- 通过数组/列表
- 通过ndarray
- 通过dict
- 指定index
- Series 数据结构
- 查看 Series 数据
- 数据预览
- 查看数据
- index索引
- values值
- name 属性
- 通过索引名（str）获取数据
- 通过索引位置（int）获取数据
- 缺失数据处理
- 字符串缺失
- 数值缺失
- DataFrame
- 构建 DataFrame 对象
- 通过ndarray
- 通过dict
- DataFrame 数据结构
- 查看 DataFrame 数据
- 获取行、列、值
- 数据预览
- 通过索引名获取数据
- 增加列数据
- 删除列
- Index
- 查看Index
- 更改Index值
- 重制Index
Pandas简介
一个强大的分析结构数据的工具集，基础是Numpy
import pandas as pd
Series
一维数组对象
构建 Series 对象
通过数组/列表
pd.Series(range(10,25))
通过ndarray
pd.Series(np.random.rand(3))
通过dict
pd.Series({'name': '谢晨', 'username_cn': '程序猿过家家', 'username_en': 'ProgrammerPlus', 'age': 23})
指定index
pd.Series(np.random.rand(3), index=['a', 'b', 'c'])
Series 数据结构
pd.Series(np.random.rand(5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], name='rand_num')
Series类似于一维数组，由name、index和value组成。
查看 Series 数据
数据预览
ser_obj = pd.Series(np.random.rand(100))
当 ser_obj 数据量过大的时候，不希望全部展示出来，只需要展示部分数据
ser_obj.head(8) # 默认展示前五行数据
ser_obj.tail(8) # 默认展示后五行
查看数据
index索引
ser_obj.index
values值
ser_obj.values
name 属性
ser_obj = pd.Series(np.random.rand(100), name = 'rand_num')
ser_obj.head()
通过索引名（str）获取数据
ser_obj = pd.Series(np.random.rand(5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
通过索引名获取字符串
ser_obj.loc['b']
loc可以省略不写，一样实现的效果是一样的，建议能够写上，避免与通过索引位置取数据混淆。
ser_obj['b']
判断数据是否存在:
'd' in ser_obj
'programmerplus' in ser_obj
通过索引位置（int）获取数据
ser_obj.iloc[3]
iloc可以省略不写，一样实现的效果是一样的，建议能够写上，避免与通过索引名取数据混淆。
ser_obj[3]
缺失数据处理
字符串缺失
pd.Series(['谢晨', 'ProgrammerPlus', None, '程序猿过家家'])
字符串的缺失会展示为None
数值缺失
pd.Series([1,2,4,8,None, 32, 64, None, 256])
DataFrame
类似 多维数组 / 表格数据 如excel表格
每列数据可以是不同的数据类型
索引包括行索引（index）和列索引（label/column）
构建 DataFrame 对象
通过ndarray
pd.DataFrame(np.random.randn(5,4))
通过dict
df_obj = pd.DataFrame({'floa_': 1.,'time': pd.Timestamp('19981025'),'rang_': pd.Series(1, index=list(range(4)), dtype='float32'),'arra_': np.array([3] * 4, dtype='int32'),'pg_language': ['Python','Java', 'C', 'c++'],'name': 'xiechen',
})
如果数据量级少的时候，会自动补全。
DataFrame 数据结构
查看 DataFrame 数据
获取行、列、值
df_obj.columns
df_obj.index
df_obj.values
数据预览
获取前几行数据
df_obj.head(3) # 默认前5行
获取最后几行
df_obj.tail(3)
通过索引名获取数据
df_obj['pg_language']
df_obj.pg_language
第二种写法也可以实现，不推荐使用，如果index中存在一些特殊字符，就无法使第二种方式
增加列数据
df_obj['test'] = range(4)
df_obj
删除列
df_obj.drop(columns=['rang_', 'test'])
⚠️ 此操作不会修改原数据，df_obj还是原来的值，需要用一个变量来接受操作后的结果，如果想要对原数据可以使用del。
del df_obj['test']
Index
ser_obj = pd.Series(range(10,20,2))
查看Index
ser_obj.index
ser_obj.index[2]
更改Index值
ser_obj.index[2] = 100
index不可更改
重制Index
ser_obj.reset_index()
使用 reset_index 会将原有的index作为数据当中的一列，然后重新配置一个index。
不需要替换下来的index列可以增加参数 drop=True
ser_obj.reset_index(drop=True)
总结：
Index 不可变，不可以修改 index 里的值，保证数据安全，如果需要对 index 进行修改，可以使用 reset_index 对整列进行修改。
常见的 Index 种类：Index、Int64Index、MultiIndex（‘层级’索引）、DatatimeIndex（时间戳类型）
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