資料分析之pandas模組上

匯入pandas： import pandas 

import pandas as

pd　　
from
pandas import series,dataframe
import numpy 
as np

series是一種類似與一維陣列的物件，由下面兩個部分組成：

series的資料引數：

series(data=none, index=none, dtype=none, name=none, copy=false, fastpath=false)

1.1 series的建立

兩種方式：

1.1.1 由列表或numpy陣列建立

注意：預設索引為0到n-1的整數型索引

示例：1

# 使用列表建立建立series物件

series(data=[1,2,3,4
]) # 輸出結果，預設第一列表示列表中每乙個對應元素的索引
結果：01
1223
34dtype: int64

#使用列表創

建series，可以通過設定index引數指定索引，name引數表示指定乙個名稱

series(data=[1,2,3,4],index=['

ds','
dsa','
re','
gr'],name='
haha
')

#使用numpy建立series

series(data=np.arange(10,60,6
)) # 使用nupay模組的range()函式建立
series(data=np.arange(10,20,2)) # 取值區間為（10，20），步長為2

1.1.2  由字典建立:不能在使用index.但是依然存在預設索

注意：資料來源必須為一維資料

dic =

series(data=dic,name='
qimo
')

1.2 series的索引和切片

可以使用中括號取單個索引（此時返回的是元素型別），或者中括號裡乙個列表取多個索引（此時返回的是乙個series型別）。

1.2.1 顯示索引和隱士索引

顯示索引

- 使用index中的元素作為索引值

- 使用s.loc（推薦）:注意，loc中括號中放置的一定是顯示索引

注意：此時loc 表示的是閉區間　　

示例：2

使用index設定索引，此時顯示的索引是自定義的，顯示索引

s = series(np.random.randint(60,100,size=(5,)),index=['
a','
b','
c','
d','e'
])　　　　　　s
結果：返回的是int型別
a 
68b 
83c 
89d 
80e 
60dtype: int32

通過顯示索引獲取指定的元素　

通過顯示索引進行取值

s['c
']s.loc["c
"]通過屬性進行取值
s.c結果： 這三個返回的結果都是89

隱式索引

- 使用整數作為索引值

- 使用.iloc（推薦）:iloc中的中括號中必須放置隱式索引

注意： 此時iloc 表示半開區間，左開右閉

對示例2進行操作;　　

隱式索引進行取值

s.iloc[1]
結果： 
83隱士索引取多個值
s.iloc[[
1,2,3
]]　　　　　　結果：
b 
65c 
64d 
99dtype: int32

1.2.2 顯示索引切片和隱士索引切片

顯示索引切片： index和loc

隱式索引切片：整數索引值和iloc

對示例二進行操作：

顯示索引切片

切取乙個值
s.loc['b
']切去多個值
s.loc['a
':'c']
結果：a 
85b 
65c 
64dtype: int32

隱士索引切片　

隱式索引切取乙個值
s.iloc[1]
結果： 
83隱士索引取多個值
s.iloc[[
1,2,3
]]　　　　　　結果：
b 
65c 
64d 
99dtype: int32

1.3 series 的基本概念

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