python自学篇十六[pandas——数据分析 （四）：唯一值+值计数+成员资格+层次索引+统计数据]

概括：Numpy+Scipy+pandas+matplotlib

一.pandas：唯一值、值计数以及成员资格

• unique方法用于获取Series中的唯一值数组(去重数据后的数组)
• value_counts方法用于计算一个Series中各值的出现频率
• isin方法用于判断矢量化集合的成员资格，可用于选取Series中或者DataFrame中列中数据的子集

二.pandas：层次索引

• 在某一个方向拥有多个(两个及两个以上)索引级别
• 通过层次化索引，pandas能够以较低维度形式处理高纬度的数据
• 通过层次化索引，可以按照层次统计数据
• 层次索引包括Series层次索引和DataFrame层次索引

1.两种索引值

代码：

import numpy as np
from pandas import Series, DataFrame
import pandas as pd
data=Series([988.44,55656,6959,56564,1235],
            index=[  #设置索引值
                ['2001','2001','2001','2002','2002'],
                [u'苹果',u'香蕉',u'西瓜',u'苹果',u'西瓜']
            ])
data

结果：

2001  苹果      988.44
      香蕉    55656.00
      西瓜     6959.00
2002  苹果    56564.00
      西瓜     1235.00
dtype: float64

2.层次化索引

代码：

import numpy as np
from pandas import Series,