Python数据分析入门：pandas Series与DataFrame详解

"Python数据分析包pandas基础教程" Python数据分析领域中的pandas库是不可或缺的工具，它提供了高效的数据处理能力和丰富的分析功能。pandas构建在Numpy基础上，以Series和DataFrame为核心数据结构，使得数据操作变得简单易懂。 1. **Series** - Series是一种类似于一维数组的对象，它可以存储各种数据类型，如整数、浮点数、字符串甚至是自定义对象。创建Series时，可以使用列表、数组或字典等作为数据源，index则默认为0开始的整数序列或根据输入数据的键生成。 - `index`和`values`是Series的两个主要属性，它们分别代表索引和值。Series的索引是独立于值的，但会在运算时自动对齐。 - Series具有`name`属性，可以用来标识这一列的含义。 2. **DataFrame** - DataFrame是一个二维的表格型数据结构，它由一系列有序的列组成，每个列可以是不同的数据类型。DataFrame可以看作是多个Series的集合，所有列共享相同的行索引。 - 创建DataFrame时，可以使用字典或其他结构化数据，其中字典的键成为列名，值成为列的数据。 - DataFrame也有`index`和`columns`属性，分别代表行索引和列名，此外还有`values`属性，返回DataFrame的所有数据作为一个二维的NumPy数组。 3. **数据操作** - **重新索引**：通过`reindex`方法可以改变数据的索引，允许添加、删除或重排索引。 - **删除**：使用`drop`函数可以在轴（行或列）上删除指定项。 - **索引和切片**：可以通过索引名或位置来访问和修改DataFrame的特定部分。 - **算术运算和数据对齐**：Series和DataFrame之间的算术操作会自动对齐索引，即使索引不完全相同，未匹配的部分会被填充NaN。 - **函数应用和映射**：可以使用`apply`函数对DataFrame的每一行或每一列应用自定义函数。 - **排序和排名**：`sort_values`用于按指定列排序，而`rank`则计算数据的排名。 - **统计方法**：提供诸如`mean`、`sum`、`std`等统计方法，方便计算数据的均值、和、标准差等。 - **缺失值处理**：`isnull`和`notnull`用于检查是否存在缺失值，`dropna`用于删除含缺失值的行或列，`fillna`则可以填充缺失值。 pandas的灵活性和强大功能使其在数据分析中占据主导地位。通过熟练掌握这些基础知识，用户可以轻松地清洗、转换、分析和可视化复杂的数据集。无论是初学者还是经验丰富的数据科学家，pandas都是他们处理数据时的得力助手。