Pandas中Series操作
pandas是一个专门用于数据分析的python工具库
Pandas简介
- python数据分析处理的一个package
- 基于numpy(对“矩阵”做科学计算)
- 有一种用python去操作Excel/SQL的感觉
Pandas中的数据结构主要有两种，一是Series，二是DataFrame。可以先直观的把Series理解为一维的数组，把Pandas理解为二位数组（类似excel表格，由行和列组成）。
我们首先来看一下Series。
一：数据结构Series
#导入包，np和pd是约定俗称的缩写
import numpy as np
import pandas as pd
构造和初始化series
初始化一个Series对象，可以将列表传入，进行初始化。
s = pd.Series([7, 'Beijing', 3.14, -12345, 'HanXiaoyang'])
我们可以查看一下s是什么样子的
0 7
1 Beijing
2 3.14
3 -12345
4 HanXiaoyang
dtype: object
可以看到好像输出了两列？咦？Series不是一维数组吗？？
划重点啦！！！
首先Series是一维数组，这一点是没有任何错误的。上边看到的左边0，1，2，3，4代表的是元素的索引号，并不是元素的内容，第二列的内容才是真正的Series。
比如我们来查看一下s中的第2个元素：
一定要注意python中的索引都是从0开始的哦!
s[1]
'Beijing'
说到这里感觉这个Series和列表好像也没有什么区别呀，为什么还要这么麻烦搞一个Series呢?
接下来我们就会看到Series比列表厉害的功能了。
pandas会默认用0到n作为Series的index，但是我们也可以自己指定index。index可以类比理解为dic当中的key。
s = pd.Series([7, 'Beijing', 3.14, -12345, 'HanXiaoyang'], index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
上面这行代码中，我们指定了索引值为’A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’, ‘E’，我们再来查看一下s，可以看到索引值都已经变了。
s
A 7
B Beijing
C 3.14
D -12345
E HanXiaoyang
dtype: object
这时候可以按照索引的名字，来进行索引了。比如：我们想要找到索引值为“A”的元素的值。
s['A']
7
再比如下边这个，索引取出特定的值。
s[['A','D','B'] ]：
A 7
D -12345
B Beijing
dtype: object
有爱思考的同学可能回想，这也没什么厉害的嘛！我也可以按照数字来进行索引呀。可是当这个Series元素由成百上千个的时候，万一我们不知道要找的元素在第几个位置，直知道它的索引名称呢？
除了上边这种用list来构建Series，同时指定index的方法，我们还可以利用字典来构建Series，字典本身就是key_value的组合呀。
#定义一个字典
cities = {'Beijing':55000, 'ShangHai':60000, 'Shenzhen':50000, 'Hangzhou':30000, 'Guangzhou':40000, 'Suzhou':None}
接下来我们利用这个字典来构建一个Series.
apt = pd.Series(cities, name='income')
查看一下结果：
apt:
Beijing 55000.0
Guangzhou 40000.0
Hangzhou 30000.0
ShangHai 60000.0
Shenzhen 50000.0
Suzhou NaN
Name: income, dtype: float64
这时候自然而然的就可以利用索引名称来进行索引了。
# 索引
apt['Guangzhou']
40000.0 同时，也可以利用数字来索引，比如：
apt[1]
40000.0 索引，从上边的例子来看，即使我们给索引起了名字，我们依旧可以利用数字来进行索引，功能是不是很强大？
Series 索引
接下来，看一些稍显复杂一点的索引：索引规则和字符串，列表的规则是一致的。记住四个字“左闭右开”即可熟练掌握。
#取出第1个位置到最后一个位置的值
apt[1:]
Guangzhou 40000.0
Hangzhou 30000.0
ShangHai 60000.0
Shenzhen 50000.0
Suzhou NaN
Name: income, dtype: float64
#取出从开始到最后一个位置的值，但是不包括最后一个
apt[:-1]
Beijing 55000.0
Guangzhou 40000.0
Hangzhou 30000.0
ShangHai 60000.0
Shenzhen 50000.0
Name: income, dtype: float64
#取出特定位置的元素，按照数字进行索引
apt[[3,4,1]]
ShangHai 60000.0
Shenzhen 50000.0
Guangzhou 40000.0
Name: income, dtype: float64
#取出特定位置的元素，按照索引名称进行索引
apt[ ['ShangHai', 'Shenzhen', 'Guangzhou'] ]
ShangHai 60000.0
Shenzhen 50000.0
Guangzhou 40000.0
Name: income, dtype: float64
Series广播特性
# 广播特性
3*apt
##可以看到每个元素的值都变为原来的3倍
Beijing 165000.0
Guangzhou 120000.0
Hangzhou 90000.0
ShangHai 180000.0
Shenzhen 150000.0
Suzhou NaN
Name: income, dtype: float64
下边同理：
apt/2.5
Beijing 22000.0
Guangzhou 16000.0
Hangzhou 12000.0
ShangHai 24000.0
Shenzhen 20000.0
Suzhou NaN
Name: income, dtype: float64
list是不能够直接做数学运算的，不具有广播特性。
# list不可以直接做数学运算
my_list = [2,4,6,8,10]
#这样会报错
my_list/2
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-74-05191d4696a7> in <module>()
----> 1 my_list/2
TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'list' and 'int
基于索引的计算
我们首先看一下apt[1:]和apt[:-1],然后计算这两个的和。
apt[1:]
#apt[1:]的样子
Guangzhou 40000.0
Hangzhou 30000.0
ShangHai 60000.0
Shenzhen 50000.0
Suzhou NaN
Name: income, dtype: float64
apt[:-1]
#apt[:-1]的样子
Beijing 55000.0
Guangzhou 40000.0
Hangzhou 30000.0
ShangHai 60000.0
Shenzhen 50000.0
Name: income, dtype: float64
# 基于索引去做计算的
apt[1:] + apt[:-1]
Beijing NaN
Guangzhou 80000.0
Hangzhou 60000.0
ShangHai 120000.0
Shenzhen 100000.0
Suzhou NaN
Name: income, dtype: float64
可以看出，如果两个相加的值中有一个不存在，最后的结果就空值。比如“beijing ”和”shenzhen”。
判断元素是否在Series中
这个只要一个in就搞定了
# in判断index是否存在
'Hangzhou' in apt
True ```python 'Chongqing' in apt ```
False ## boolean indexing/条件判断索引
现在，我们想看一下房价大于40000的城市都有哪些，这时候，我们可以先做一个判断，看下每个城市的房价是否大于等于40000。
#判断每个城市的房价是否大于等于40000
apt >= 40000
Beijing True
Guangzhou True
Hangzhou False
ShangHai True
Shenzhen True
Suzhou False
Name: income, dtype: bool
然后，将这个判断条件作为索引，看下边的代码，成功找到符合要求的城市。
#条件索引
apt[apt>=40000]
Beijing 55000.0
Guangzhou 40000.0
ShangHai 60000.0
Shenzhen 50000.0
Name: income, dtype: float64
Series统计计算
# 计算均值
apt.mean()
47000.0
#计算中位数
apt.median()
50000.0
#计算最大值
apt.max()
60000.0
#计算最小值
apt.min()
30000.0
#更多高级的数学运算
np.log(apt)
Beijing 10.915088
Guangzhou 10.714418
Hangzhou 10.714418
ShangHai 11.002100
Shenzhen 11.156251
Suzhou NaN
Name: income, dtype: float64
Series赋值
比如现在我们想修改Series中的某一个元素的值。将“shenzhen”改为70000。
可以直接进行赋值操作，是不是感觉和list很像？
apt['Shenzhen'] = 70000
#查看一下apt,发现shenzhen的值已经修改了
Beijing 55000.0
Guangzhou 40000.0
Hangzhou 30000.0
ShangHai 60000.0
Shenzhen 70000.0
Suzhou NaN
Name: income, dtype: float64
我们想要按照某个条件赋值怎么办呢？
#条件赋值，将条件写在索引位置即可
apt[apt<=40000] = 45000
apt
#查看一下apt,发现满足条件的元素的值已经修改了
Beijing 55000.0
Guangzhou 45000.0
Hangzhou 45000.0
ShangHai 60000.0
Shenzhen 70000.0
Suzhou NaN
Name: income, dtype: float64
接下来，我们定义另外一个Series，来做一些两个Series之间的操作。
cars = pd.Series({'Beijing':350000, 'ShangHai':400000, 'Shenzhen':300000, \
'Tianjin':200000, 'Guangzhou':250000, 'Chongqing':150000
})
#查看cars
Beijing 350000
Chongqing 150000
Guangzhou 250000
ShangHai 400000
Shenzhen 300000
Tianjin 200000
dtype: int64
我们定义一个Series，名字为expense，经过下边计算，我们可以看出，Series之间是可以进行直接相加减的。
expense = cars + 10*apt
#查看expense，发现有空值，说明cars和apts的索引值不完全一样。
Beijing 900000.0
Chongqing NaN
Guangzhou 700000.0
Hangzhou NaN
ShangHai 1000000.0
Shenzhen 1000000.0
Suzhou NaN
Tianjin NaN
dtype: float64
apt
Beijing 55000.0
Guangzhou 45000.0
Hangzhou 45000.0
ShangHai 60000.0
Shenzhen 70000.0
Suzhou NaN
Name: income, dtype: float64
数据缺失问题
#判断元素是否不是空值， bool结果返回
apt.notnull()
Beijing True
Guangzhou True
Hangzhou True
ShangHai True
Shenzhen True
Suzhou False
Name: income, dtype: bool
#判断元素是否不是空值， bool结果返回
apt.isnull()
Beijing False
Guangzhou False
Hangzhou False
ShangHai False
Shenzhen False
Suzhou True
Name: income, dtype: bool
将expense中的空值赋值为expense的均值
expense[expense.isnull()] = expense.mean()
#查看一下expense
Beijing 900000.0
Chongqing 900000.0
Guangzhou 700000.0
Hangzhou 900000.0
ShangHai 1000000.0
Shenzhen 1000000.0
Suzhou 900000.0
Tianjin 900000.0
dtype: float64
