python-pandas学习（一）Pandas数据结构详解

note: 我没有按照每一种技术方法的顺序讲，可能会跳到另外一种，因为在学习中遇到问题突然要学另外一种技术。但是题目标注的很清晰，可以按这个来看。祝大家元旦快乐！

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name:pikachu

keyword: python-pandas学习(一)Pandas数据结构详解

version:1.0

date:20181231

参考资料：小象社区

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importnumpyasnp

importpandasaspd

'''1 Pandas常用的数据结构有两种：Series和DataFrame'''

'''1.1 Series:带有名称和索引的一维数组'''

user_age=pd.Series(data=[18,30,25,40])

user_age.index=['Tom','Bob','Mary','James']

user_age.index.name='Name'

user_age.name='user_age_info'

print(user_age)

print()

#快速实现

#构建索引

name=pd.Index(['Tom','Bob','Mary','James'],name='Name')

#构建Series

user_age=pd.Series(data=[18,30,25,40],index=name,name='user_age_info')

print(user_age)

print()

#获取Series中的数据

a=user_age['Tom']

b=user_age.get('Tom')

print(a,b)

print()

c=user_age[:3]

print(c)

print()

d=user_age[user_age>30]

print(d)

print()

'''1.2 DataFrame:带有索引的二维数据结构'''

index=pd.Index(data=['Tom','Bob','Mary','James'],name='name')

data={

'age':[18,30,25,40],

'city':['Beijing','Shanghai','Guangzhou','Shenzhen']

}

user_info=pd.DataFrame(data=data,index=index)

print(user_info)

print()

#另外一种构建方式

data=[

[18,'Beijing'],

[30,'Shanghai'],

[25,'Guangzhou'],

[40,'Shenzhen']

]

columns=['age','city']

user_info=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)

print(user_info)

print()

#访问行列

e=user_info.loc['Tom']

print(e)

print()

f=user_info.iloc[]

print(f)

print()

g=user_info[['city','age']]

print(g)

print()

#增删行列

user_info['sex']=['male','female','male','female']

# user_info.pop('sex')

#如果要保证原有的DataFrame不变

a=user_info.assign(age_add_one=user_info['age']+1)

print(a)

b=user_info.assign(sex_code=np.where(user_info['sex']=='male',1,))

print(b)

output(partly):