1.pandas简介
pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。
pandas 是第三方库，需要单独安装才能使用。
一般情况下，我们会像下面这样引入 pandas 模块：
import pandas as pd将 pandas 简写成 pd 几乎成了一种不成文的规定。因此，只要你看到 pd 就应该联想到这是 pandas。
2.pandas主要数据结构
Series(一维数据)和DataFrame(二维数据)，这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例。
2.1Series
Series 是一种类似于 Numpy 中一维数组的对象，它由一组任意类型的数据以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。
2.1.1直接创建数组
import pandas as pd
print(pd.Series([2,4,6,8]))
# 输出：
# 0 2
# 1 4
# 2 6
# 3 8
# dtype: int64左边的是数据的标签，默认是从0开始依次递增；右边是对应的数据，最后一行表示数据的类型。
2.1.2使用index参数自定义数据标签
import pandas as pd
print(pd.Series([2,4,6,8],index=['a','b','c','d']))
# 输出：
# a 2
# b 4
# c 6
# d 8
# dtype: int642.1.3使用字典创建数组
pandas会字典将字典的键作为数据标签，字典的值作为相应的数据。
import pandas as pd
print(pd.Series({'a': 2, 'b': 4, 'c': 6, 'd': 8}))
# 输出：
# a 2
# b 4
# c 6
# d 8
# dtype: int642.1.4获取数据
访问Series的数据和Python中访问列表和字典元素的方式类似，使用中括号加数据标签的方式来获取其中的数据。
import pandas as pd
s1 = pd.Series([2, 4, 6, 8])
s2 = pd.Series({'a': 2, 'b': 4, 'c': 6, 'd': 8})
print(s1[0])
# 输出：2
print(s2['b'])
# 输出：42.1.5数据对齐功能介绍
相同数据标签的数据进行计算，这就是数据对齐。如果不用Series，用列表和字典需要使用循环来进行计算。
import pandas as pd
s1 = pd.Series({'辣条': 14, '面包': 7, '可乐': 8, '烤肠': 10})
s2 = pd.Series({'辣条': 20, '面包': 3, '可乐': 13, '烤肠': 6})
print(s1 + s2)
# 输出：
# 辣条 34
# 面包 10
# 可乐 21
# 烤肠 16
# dtype: int64如果两个一维数组的数据标签内容不相同，则会有以下的输出结果。除了两个一维数组中相同的数据标签进行了相加，其他的只有一个的为NaN（NaN，是Not a Number，不是一个数字的缩写），因为其中一个Series中没有对应数据标签的数据，无法进行计算，所以返回NaN。
import pandas as pd
s1 = pd.Series({'辣条': 14, '面包': 7, '可乐': 8, '烤肠': 10})
s2 = pd.Series({'辣条': 20, '面包': 3, '雪碧': 13, '泡面': 6})
print(s1 + s2)
# 输出：
# 可乐 NaN
# 泡面 NaN
# 烤肠 NaN
# 辣条 34.0
# 雪碧 NaN
# 面包 10.0
# dtype: float64add()方法，并设置其中的fill_value参数即可。
import pandas as pd
s1 = pd.Series({'辣条': 14, '面包': 7, '可乐': 8, '烤肠': 10})
s2 = pd.Series({'辣条': 20, '面包': 3, '雪碧': 13, '泡面': 6})
print(s1.add(s2,fill_value=0))
# 输出：
# 可乐 8.0
# 泡面 6.0
# 烤肠 10.0
# 辣条 34.0
# 雪碧 13.0
# 面包 10.0
# dtype: float64数学中的四则运算再pandas中都有对应的方法，并且用法相似。
pandas中的四则运算
方法 | 示例 | |
加法 | add() | s1.add(s2, fill_value=0) |
减法 | sub() | s1.sub(s2, fill_value=0) |
乘法 | mul() | s1.mul(s2, fill_value=0) |
除法 | div() | s1.div(s2,fill_value=0) |
2.2DataFrame
Series是一维数据，而DataFrame是二维数据。可以把DataFrame想象成一个表格，表格有行和列两个维度，所以是二维数据。并且，表格中的每一行或者每一列都是一个Series，这些Series组成了DataFrame。
2.2.1直接创建二维数据
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
df = pd.DataFrame({'辣条': [14, 20], '面包': [7, 3], '可乐': [8, 13], '烤肠': [10, 6]})
print(df)
# 输出：
# 辣条 面包 可乐 烤肠
# 0 14 7 8 10
# 1 20 3 13 6pd.set_option()使表格对齐显示。
2.2.2使用字典创建二维数据
长度必须相等。得到的表格，字典的键会作为表格的列名，最左边的是索索引(Index)，默认是从0依次开始递增，也可以在构建DataFrame的时候传入index参数来定义索引。
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
data = {
'辣条': [14, 20],
'面包': [7, 3],
'可乐': [8, 13],
'烤肠': [10, 6]
}
df = pd.DataFrame(data, index=['2020-01-01', '2020-01-02'])
print(df)
# 输出：
# 辣条 面包 可乐 烤肠
# 2020-01-01 14 7 8 10
# 2020-01-02 20 3 13 62.2.3列的增删改查
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
df = pd.DataFrame({'辣条': [14, 20], '面包': [7, 3], '可乐': [8, 13], '烤肠': [10, 6]})
#增
df['香蕉']=[1,2]
print(df)
#删
df.drop('面包', axis=1, inplace=True)#axis=0表示删除对应的行，axis=1表示删除对应的列；
#inplace=True表示对原数据进行修改，inplace=False表示只返回修改的数据，对原表格无影响
print(df)
# 或者 print(df.drop('面包', axis=1))
#改
df['可乐']=[11,22]
print(df)
#查
print(df['可乐']) #查多个数据时只要把多个列名放入列表中即可，print(df[['可乐', '辣条']])2.3表格文件相关操作
import pandas as pd
df = pd.read_csv('xxx.csv')#读入csv文件
#df = pd.read_csv('xxx.xlsx',sheet_name='lala')#读入excel文件，默认为第一张工作表，可以指定
print(type(df))
# 输出：<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
df.sort_values('xx'，ascending=Flase,inplace=True)#根据xx进行降序排列，默认为升序，
#将ascending设置为False则为降序
df.to_csv('xxx.csv')#输出csv文件，存在相同名称则覆盖，没有则创建
#df.to_excel('xxx.xlsx') #输出excel文件，存在相同名称则覆盖，没有则创建head()方法可以查看前5条数据，而且，在括号中填入数字可控制查看的条数。tail()方法与之类似，默认查看末尾5条数据。
print(df.head()) #查看前5条数据
print(df.head(1))#查看第1条数据
print(df.tail()) #查看最后5条数据
print(df.tall(2))#查看最后2条数据info()方法查看整个表格的大致信息。包括行数、列数、列名、数据类型等。describe()方法快速查看数据的统计摘要，包括数据数量、平均数、标准差、最小值、25%50%75%位置的值和最大值。
print(df.info())
print(df.describe())
