python数据分析————pandas库的数据结构Series和DataFrame的基本使用

pandas

$专为解决数据分析任务的Python库$提供高性能数据类型和分析工具，基于NumPy实现。

NumPy	基础数据类型	关注数据的结构表达	维度：数据间关系
Pandas	扩展数据类型	关注数据的应用表达	数据与索引间关系

• 导入库

import pandas as pd

pandas库有两个数据类型：Series，DataFrame

Series

Series类型是由一组数据及与之相关的数据索引组成，有两个重要的属性

• .values属性：数据，np.array类型
• .index属性：索引，pd.indexes类型

Series创建

# 标量值创建（python列表）
s = pd.Series(25,index=['a','b','c'])				
# 字典类型创建
y = pd.Series({
   
   'a':25,'b':25,'c':25})				
yy = pd.Series({
   
   'a':9,'b':8,'c':7},index=['c','a','b','d'])
# ndarray创建
n = pd.Series(np.arange(5))
n1 = pd.Series(np.arange(5),index=np.arange(9,4,-1))
# 获取索引和数值
sindex = b.index     # 获取索引
svalue = b.values      # 获取数值

Series的切片

Series的切片会保存他的索引值

# 只判断是否在索引中
print('c' in  b)
print(