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03. Pandas数据结构
- Series
- DataFrame
- 从DataFrame中查询出Series
1. Series
Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（不同数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。
1.1 仅有数据列表即可产生最简单的Series
import pandas as pd
import numpy as np
s1 = pd.Series([1,'a',5.2,7])
# 左侧为索引，右侧是数据
s1
0 1
1 a
2 5.2
3 7
dtype: object
# 获取索引
s1.index
RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)
# 获取数据
s1.values
array([1, 'a', 5.2, 7], dtype=object)
[x for x in s1.items()]
[(0, 1), (1, 'a'), (2, 5.2), (3, 7)]
1.2 创建一个具有标签索引的Series
s2 = pd.Series([1, 'a', 5.2, 7], index=['d','b','a','c'])
s2
d 1
b a
a 5.2
c 7
dtype: object
s2.index
Index(['d', 'b', 'a', 'c'], dtype='object')
1.3 使用Python字典创建Series
sdata={'Ohio':35000,'Texas':72000,'Oregon':16000,'Utah':5000}
s3=pd.Series(sdata)
s3
Ohio 35000
Texas 72000
Oregon 16000
Utah 5000
dtype: int64
1.4 根据标签索引查询数据
类似Python的字典dict
s2
d 1
b a
a 5.2
c 7
dtype: object
# 方括号，里面是一个标签索引
s2['a']
5.2
type(s2['a'])
float
# 里面是一个列表
s2[['b','a']]
b a
a 5.2
dtype: object
type(s2[['b','a']])
pandas.core.series.Series
2. DataFrame
DataFrame是一个表格型的数据结构
- 每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）
- 既有行索引index,也有列索引columns
- 可以被看做由Series组成的字典
创建dataframe最常用的方法，见02节读取纯文本文件、excel、mysql数据库
2.1 根据多个字典序列创建dataframe
data={
'state':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada'],
'year':[2000,2001,2002,2001,2002],
'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]
}
df = pd.DataFrame(data)
df
df.dtypes
state object
year int64
pop float64
dtype: object
# 列索引
df.columns
Index(['state', 'year', 'pop'], dtype='object')
# 行索引
df.index
RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)
3. 从DataFrame中查询出Series
- 如果只查询一行、一列，返回的是pd.Series
- 如果查询多行、多列，返回的是pd.DataFrame
df
df.values #二维数组
array([['Ohio', 2000, 1.5],
['Ohio', 2001, 1.7],
['Ohio', 2002, 3.6],
['Nevada', 2001, 2.4],
['Nevada', 2002, 2.9]], dtype=object)
3.1 查询一列，结果是一个pd.Series
# 方括号，列索引
df['year'] # 等价于 df.year
0 2000
1 2001
2 2002
3 2001
4 2002
Name: year, dtype: int64
type(df['year'])
pandas.core.series.Series
3.2 查询多列，结果是一个pd.DataFrame
# 里面是一个列表 多个列
df[['year', 'pop']]
type(df[['year', 'pop']])
pandas.core.frame.DataFrame
3.3 查询一行，结果是一个pd.Series
# 一行 loc=loction位置
df.loc[1]
state Ohio
year 2001
pop 1.7
Name: 1, dtype: object
type(df.loc[1])
pandas.core.series.Series
3.4 查询多行，结果是一个pd.DataFrame
# 像list的切片
df.loc[1:3]
type(df.loc[1:3])
pandas.core.frame.DataFrame
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