Python 科学计算库 — Pandas 基本数据结构：Series 和 DataFrame

本文主要是介绍Python 科学计算库 — Pandas 基本数据结构：Series 和 DataFrame，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

导入Pandas模块：import pandas as pd
Panda有两种数据结构，分别是Series 和DataFrame。

• Series：类似于一维数组的对象，是由一组数据（各种NumPy数据类型）及一组与之相关的数据标签（索引）组成。仅由一组数据也可产生Series 对象。注意：Series 中的索引值是可以重复的。
• DataFrame：表格型的数据结构，由一组有序的列组成，每列可以是不同的数据类型（数值、字符串、布尔型等）。DataFrame 既有行索引，也有列索引，可以看作是Series 组成的字典。

一、Series

1、Series 创建方法

通过一维数组、列表、字典创建

pd.Series(value, index=[], dtype=...)    # index 默认从0 到n-1

• value：可以是一维数组、列表、字典等。
• index：索引列，默认从0到n-1

# 1、通过一维数组创建
arr = np.array([1,5,8])
ser01 = pd.Series(arr)
# 2、直接通过列表创建
ser02 = pd.Series([2, 6, 8, 4])
# 3、使用字典创建: 字典的key 作为索引
dic = {'语文':93,'数学':88,'英语':90}
ser03 = pd.Series(dic)

输出：
0 1
1 5
2 8
dtype: int32
0 2
1 6
2 8
3 4
dtype: int64
数学 88
英语 90
语文 93
dtype: int64

# 1、创建时指定index
ser1 = pd.Series([26, 25, 28], index = ['Arthur', 'Selina', 'Tom'])
dic = {'语文':93,'数学':88,'英语':90}
ser2 = pd.Series(dic)
# 2、修改index
ser2.index = ['化学', '物理', '历史']

输出：
Arthur 26
Selina 25
Tom 28
dtype: int64
化学 88
物理 90
历史 93
dtype: int64

2、Series 属性及方法

编号	属性/方法	描述
1	axes	返回行标签列表，即索引列组成的列表
2	dtype	返回对象的数据类型
3	empty	判空，如果Series对象为空，返回True
4	ndim	返回底层数据的维数，默认定义为1
5	size	返回基础数据中的元素个数
6	values	将Series 对象作为ndarray 返回
7	head(n)	返回前n行
8	tail(n)	返回最后n行

classes = ['语文', '数学', '英语']
score = [98, 95, 90]
ser = pd.Series(score, index = classes)
ser    # 输出ser
ser.axes    # 返回行标签列表
ser.values  # 返回ndarray对象

输出：
语文 98
数学 95
英语 90
dtype: int64
[Index([‘语文’, ‘数学’, ‘英语’], dtype=‘object’)]
array([98, 95, 90], dtype=int64)

3、Series 值的获取

Series 值的获取主要有两种方式：

• 方括号 + 索引：ser['语文']
• 方括号 + 下标：ser[2]

1、以上两种方式都可以获取一个或多个数据，获取多个数据时，索引或标签用列表表示，如ser[[0, 3]], ser[['数学', '体育']]。
2、通过索引获取，当索引有重复数据时，相同索引的数据都会被获取到。

classes = ['语文', '数学', '英语', '体育', '数学']
score = [98, 95, 90, 92, 100]
ser = pd.Series(score, index = classes)
# 1、通过索引标签获取一个或多个数据：多个数据的索引用列表表示
print("通过索引获取数学的成绩：", ser['数学'])  # 会获取所有的数学成绩
print("通过索引获取数学和体育的成绩：\n", ser[['数学', '体育']])
# 2、通过下标获取一个或多个数据：多个数据的下标用列表表示
print("通过下标获取英语的成绩：", ser[2])  # 下标取值：[0, len-1]
print("通过下标获取数学和体育的成绩：\n", ser[[1, 3]])
# 3、head(n): 获取前n 行的数据
print("获取前两门课的成绩：\n", ser.head(2))
# 4、tail(n): 获取后n 行的数据
print("获取后两门课的成绩：\n", ser.tail(2))

输出：
通过索引获取数学的成绩： 数学 95
数学 100
dtype: int64
通过索引获取数学和体育的成绩：
数学 95
数学 100
体育 92
dtype: int64
通过下标获取英语的成绩： 90
通过下标获取数学和体育的成绩：
数学 95
体育 92
dtype: int64
获取前两门课的成绩：
语文 98
数学 95
dtype: int64
获取后两门课的成绩：
体育 92
数学 100
dtype: int64

切片

1、既可以切索引，也可以切下标。
两者的区别：通过下标切片-前闭后开；通过索引切片-前闭后闭！
2、切片时若边界是重复索引，则会报错。

# 5、切片：既可以切索引，也可以切下标
classes = ['语文', '数学', '英语', '体育', '数学']
score = [98, 95, 90, 92, 100]
ser = pd.Series(score, index = classes)
print("通过下标进行切片：\n", ser[0:2])  # 取不到下标为2的数据
print("通过索引进行切片：\n", ser['语文':'英语'])  # 能取到英语的成绩
print("通过索引进行切片：\n", ser['语文':'数学'])  

输出结果：
通过下标进行切片：
语文 98
数学 95
dtype: int64
通过索引进行切片：
语文 98
数学 95
英语 90
dtype: int64
KeyError: “Cannot get right slice bound for non-unique label: ‘数学’”

4、Series 的运算

Series 完全保留了NumPy 中的数组运算，Series 进行运算时，索引与值之间的映射关系不会改变。
在操作Series 时，基本上可以把Series 看成NumPy 中的ndarray数组进行操作，ndarray 的绝大多数操作和方法都可以直接应用到Series 对象上。

arr1 = np.array([1, 4, 9])
arr2 = np.array([10, 11, 12])
ser1 = pd.Series(arr1)
ser2 = pd.Series(arr2)
# 1、Series 与标量进行运算
print("Series 与标量进行运算：\n", ser1 + 10)
# 2、Series 与Series进行运算
print("Series 与Series 进行运算：\n", ser1 + ser2)
# 3、ndarray 的通用函数：sqrt，log，mod...
print("求平方根：\n", np.sqrt(ser1))
print("取对数：\n", np.log(ser1).round(3))
print("点积：", np.dot(ser1, ser2))

输出结果：
Series 与标量进行运算：
0 11
1 14
2 19
dtype: int32
Series 与Series 进行运算：
0 11
1 15
2 21
dtype: int32
求平方根：
0 1.0
1 2.0
2 3.0
dtype: float64
取对数：
0 0.000
1 1.386
2 2.197
dtype: float64
点积： 162

Series 自动对齐

• 自动对齐：两个Series 运算时，是根据索引index 进行运算，即相同索引的数据进行运算，与元素位置无关。如果index 不存在，返回NaN。
• 两个数组运算时，是根据元素的坐标位置进行运算：相同位置的数据进行运算。如果数组维度不同，则无法进行运算。

class1 = ['语文', '数学', '英语']
class2 = ['数学', '英语', '语文', '体育']
score1 = [91, 92, 93]
score2 = [80, 85, 100, 88]
ser1 = pd.Series(score1, index = class1)
ser2 = pd.Series(score2, index = class2)
print("ser1 + ser2：\n", ser1 + ser2)

输出结果：
ser1 + ser2：
体育 NaN
数学 172.0
英语 178.0
语文 191.0
dtype: float64

5、Series 缺失值检测

缺失值：一般用NaN（Not a Number）表示。
Pandas 中的缺失值检测函数有两个：isnull 和 notnull，两个函数的返回值都是一个布尔类型的Series 对象。

• pd.isnull(ser)：若索引对应的数据是缺失值，则返回True；否则返回False。也可以用pd.isna(ser)。
• pd.notnull(ser)：若索引对应的数据不是缺失值，则返回True；否则返回False。

score = np.array([92, np.NAN, 100, np.Inf])
classes = ['数学', '语文', '英语', '体育']
ser = pd.Series(score, index = classes)
print("isnull 返回值：\n", pd.isnull(ser))
print("isna 返回值：\n", pd.isna(ser))
print("notnull 返回值：\n", pd.notnull(ser))

输出结果：
isnull 返回值：
数学 False
语文 True
英语 False
体育 False
dtype: bool
isna 返回值：
数学 False
语文 True
英语 False
体育 False
dtype: bool
notnull 返回值：
数学 True
语文 False
英语 True
体育 True
dtype: bool

二、DataFrame

数据帧（DataFrame）是二位数据结构，数据以行和列的表格方式排列。

数据帧的功能特点：潜在的列是不同的类型；大小可变；标记轴（行和列）；可以对行和列进行算术运算。

DataFrame 创建

DataFrame 对象创建方法：

panda.DataFrame( data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False)

• data：用于创建DataFrame 对象的数据，可以是以下形式：ndarray，Series，List，dictionary，Constant 和DataFrame。
• index：行标签，默认是[0， n-1]
• columns：列标签，默认是[0， n-1]。通过字典创建对象时，字典的key 作为列索引。
• dtype：每一列的数据类型
• copy：默认为False，表示用于复制数据；如果为True，则操作会改变元数据。

一般只给定data，index 和columns 3个参数，其它默认。

# 1、通过列表创建
classes = ['语文', '数学', '英语']
names = ['Arthur', 'Selina']
scores = [[80, 85, 88], [92, 96, 99]]
df = pd.DataFrame(scores, index = names, columns = classes)
# 2、通过字典创建
dic = {'语文':[80, 92], '数学':[85, 96], '英语':[88, 99]}
df2 = pd.DataFrame(dic, index = names)

以上两种方法创建的对象是一样的，如下：

DataFrame 数据操作：增删改查

1、查找数据

查找返回的数据都是Series 对象。

• 获取指定列的数据：直接通过列索引，df[‘数学’]

• 获取指定行的数据：loc，iloc，ix

  • loc：通过行标签获取行数据，df.loc['Arthur']
  • iloc：通过行号获取行数据，df.iloc[1]
  • ix：通过行标签或者行号获取，基于loc 和iloc 的混合。

• 获取多行或多列数据：用列表表示，df.loc['Arthur', 'Selina']

• 获取指定行指定列的数据：df.loc['Selina', '数学']

• 行切片：既可以通过行索引，也可以通过行号进行切片。
  注意：通过索引，前闭后闭；通过行号，前闭后开！

# 1、获取指定行或指定列的数据
print("获取数学列的数据：\n", df['数学'])
print("获取Selina行的数据：\n", df.loc['Selina'])
# 2、获取多行或多列数据
print("获取数学和英语列的数据：\n", df[['数学', '英语']])
# 3、获取指定行指定列的数据
print("获取Selina的数学和英语成绩：\n", df.loc['Selina', ['数学', '英语']])
# 4、行切片
# print("获取第0行到最后一行的数据：\n", df.iloc[0:])
print("获取从Arthur到Selina所有行的数据：\n", df.loc['Arthur':'Selina'])
print("获取语文和数学两列数据：\n", df[['语文', '数学']])

输出结果：
获取数学列的数据：
Arthur 85
Selina 96
Name: 数学, dtype: int64
获取Selina行的数据：
语文 92
数学 96
英语 99
Name: Selina, dtype: int64
获取数学和英语列的数据：
数学 英语
Arthur 85 88
Selina 96 99
获取Selina的数学和英语成绩：
数学 96
英语 99
Name: Selina, dtype: int64
获取从Arthur到Selina所有行的数据：
语文 数学 英语
Arthur 80 85 88
Selina 92 96 99
获取语文和数学两列数据：
语文 数学
Arthur 80 85
Selina 92 96

2、增加和修改数据：直接赋值

# 增加一行数据
df.loc['Nicolas'] = [73, 77, 75]
# 增加一列数据
df['体育'] = [63, 65, 61]# 修改行数据
df.loc['Selina'] = [95, 92, 98, 70]
# 修改列数据
df['体育'] = [73, 80, 71]

以下分别是增加和修改之后的输出结果：

3、删除数据

• 删除行：drop() 方法，返回删除指定行后的DataFrame。
• 删除列：pop() 方法，返回删除后的Series；del 语句，直接对原对象进行操作。

# 删除行
df1 = df.drop('Selina')  # 返回DataFrame
# 删除列
# ser = df.pop('英语')   # 返回Series
del (df1['英语'])        # 对原对象进行修改

输出结果：

这篇关于Python 科学计算库 — Pandas 基本数据结构：Series 和 DataFrame的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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