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Series对象

属性和方法

布尔值列表获取Series对象中部分数据

运算

DateFrame对象

常用属性

常见方法

运算

总结

Series对象

是DataFrame的列对象或者行对象

生成Series对象
生成索引
使用元组创建Series对象
使用字典创建Series对象

通过Pandas创建对象自定义索引

import pandas as pd
# s1 = pd.Series(arr)
s1 = pd.Series(arr,index=['a','b','c','d','e','f','g','h','i'])
print(s1)
print(type(s1))

创建包含字符串、整数的Series对象

# s1 = pd.Series(['Lisa',18,'女']) -- 自动生成索引
s1 = pd.Series(['Lisa',18,'女'],index=['姓名','年龄','性别'])
print(s1)
print("-------------------------------------------")
print(type(s1))

使用元组创建Series对象

s1 =  pd.Series(('张三','李四'),index=['a','b'])
print(s1)
print("-------------------------------------------")
print(type(s1))

使用字典创建Series对象

s1 = pd.Series({'姓名':'孙悟空','技能':'火眼金睛','师傅':'唐僧'},index =['姓名','师傅'])
print(s1)
print("-------------------------------------------")
print(type(s1))

属性和方法

常用属性

查看对象值数量
查看对象维度
查看对象数据类型
查看对象值
获取对象索引

print('=================== 常用属性 ===================')
# 查看s对象值数量
print("size: ", s1.size)# 查看s对象维度, 返回一个单个元素的元组, 元素个数代表维度数, 元素值代表值数量
print("shape: ", s1.shape)# 查看s对象数据类型
print("dtype: ", s1.dtype)# 获取s对象的数据值, 返回numpy的ndarray数组类型
print('values: ', s1.values)# 获取s对象的索引
print('index: ', s1.index)

常用方法

查看对象值数量
查看对象前3个值默认是五个
查看对象后五个值
获取对象的索引
将对象转换成python列表
将对象转换成df对象
对象中数据的基础统计信息
对象数据值去重返回对象
对象数据值去重返回数组
根据对象数据值排序，默认升序
根据对象索引值排序，默认升序
求对象不同值的数量类似于分组计数

# 查看s对象不同值数量
print(s1.value_counts())
# 查看s对象前3个值, n默认等于5
print(s1.head(3))# 查看s对象后5个值, n默认等于5
s1.tail()# 获取s对象的索引
print(s1.keys())# s对象转换成python列表
print(list(s1))

# s对象转换成df对象
print(s1.to_frame())
print(type(s1.to_frame()))# s对象中数据的基础统计信息
print(s1.describe())
print('------------------------------')
# s对象最大值、最小值、平均值、求和值...
print(s1.max())
print(s1.min())
print(s1.mean())
print(s1.sum())

# s对象数据值去重, 返回s对象
print(s1.drop_duplicates())
print(type(s1.drop_duplicates()))
print('------------------')
# s对象数据值去重, 返回数组
print(s1.unique())
print(type(s1.unique()))
# 
# s对象数据值排序, 默认升序
print(s1.sort_values())
print('----------------------------------')
# print(s1.sort_values(ascending=False))# s对象索引值排序, 默认升序
print(s1.sort_index())
print('----------------------------------')
# print(s1.sort_index(ascending=False))

布尔值列表获取Series对象中部分数据

import pandas as pd
# 1 加载并观察数据集df = pd.read_csv('./data/a_scientists.csv')
df

ages = df['Age']
ages

#求高于平均年龄的人员信息df[ages > ages.mean()]df[df['Age'] > df['Age'].mean()]

不加df是一个布尔值列表

运算

ages * 2
# 等价于 ages + ages

# 将列表[1, 10, 100] 转成 Series对象 s2
s2 = pd.Series([1, 10, 100])
print(s2)
print('------------------------')
print(type(s2))

ages + s2

DateFrame对象

DataFrame是Pandas中的最基本的数据结构对象，简称df；可以认为df就是一个二维数据表，这个表有行有列有索引

将 Series对象通过 to_frame() 转成 df
使用列表加元组返回 df
使用字典返回 df

s2 = pd.Series(['张三', '李四', '王五'])
print(type(s2))
print('-------------------')
print(type(s2.to_frame()))

studentList = [(1, '张三', 18),(2, '李四', 14),(3, '王五', 19)
]df3 = pd.DataFrame(studentList, columns=['编号', '姓名', '年龄'], index=['A', 'B', 'C'])
print(df3)
print('----------------')
print(type(df3))

dict1 = {"id" : [1, 2, 3],"name" : ['张三', '李四', '王五'],"city" : ['洛阳', '信阳', '安阳']
}df4 = pd.DataFrame(dict1)
print(df4)
print('----------------')
print(type(df4))

常用属性

查看维度, 返回元组类型 -> (行数, 列数), 元素个数代表维度数
查看数据值个数, 行数*列数, NaN值也算
查看数据值, 返回numpy的ndarray类型
查看维度数
返回列名和列数据类型
查看索引值, 返回索引值对象
查看列名, 返回列名对象

print('=============== 常用属性 ===============')
# 查看维度, 返回元组类型 -> (行数, 列数), 元素个数代表维度数
print(df.shape)# 查看数据值个数, 行数*列数, NaN值也算
print(df.size)# 查看数据值, 返回numpy的ndarray类型
print(df.values)
# print('---------------------------')
print(type(df.values))# 查看维度数
print(df.ndim)# 返回列名和列数据类型
print(df.dtypes)# 查看索引值, 返回索引值对象
print(df.index)# 查看列名, 返回列名对象
print(df.columns)

常见方法

查看前5行数据
查看后5行数据
查看df的基本信息
查看df对象中所有数值列的描述统计信息
查看df对象中所有非数值列的描述统计信息
# exclude:不包含指定类型列
查看df对象中所有列的描述统计信息
# include:包含指定类型列, all代表所有类型
查看df的行数
查看df各列的最小值
查看df各列的非空值个数
查看df数值列的平均值

print('=============== 常用方法 ===============')
# 查看前3行数据
print(df.head(3))
# 查看后3行数据
print(df.tail(3))# 查看df的基本信息
print(df.info())# 查看df对象中所有数值列的描述统计信息
print(df.describe())

# 查看df对象中所有非数值列的描述统计信息
# exclude:不包含指定类型列
print(df.describe(exclude=['int', 'float']))# 查看df对象中所有列的描述统计信息
# include:包含指定类型列, all代表所有类型
print(df.describe(include='all'))# 查看df的行数
print(len(df))# 查看df各列的最小值
print(df.min())# # 查看df各列的非空值个数
print(df.count())# # 查看df数值列的平均值
print(df.mean())

运算

import pandas as pd# 加载数据 df
df = pd.read_csv('./data/a_scientists.csv')
df

df + df  
# (字符串类型是拼接  数值则是相加)  （用df+2会报错 因为字符串不能与数值相加）

df.index.isin([0, 2, 4])

df[df.index.isin([0, 2, 4])]

df['Age'].isin([77, 41, 66])

df[df['Age'].isin([77, 41, 66])]

总结

<s/df>表示s对象或df对象
<s/df>.size # 返回数据个数
<s/df>.shape # s返回(行数,)，df返回(行数,列数)
<s/df>.dtypes # s返回数据类型，df返回列名和该列数据的类型
<s/df>.values # 返回全部值
<s/df>.index # 查看索引
<s/df>.head() # s返回前5个数据，df返回前5行数据
<s/df>.tail() # s返回后5个数据，df返回后5行数据
df.info() # 返回df的基本信息：索引情况，以及各列的名称、数据数量、数据类型；s对象没有这个函数
<s/df>.describe() # 返回s或df对象中所有数值类型数据的基础统计信息
df.describe(include='all') # 返回df对象中全部列数据的基础统计信息

s对象的判断表达式返回由布尔值构成的numpy.ndarray数组

布尔值列表或数组获取s或df对象中部分数据的方法：返回True对应的(行)数据在外面套一层

运算时字符会拼接数值会进行计算如果类型不匹配会报错索引值不对应会返回NaN