pandas三种结构的基本操作

Series系列基本操作

编号	属性或方法	描述
1	axes	返回行轴标签列表。
2	dtype	返回对象的数据类型(dtype)。
3	empty	如果系列为空，则返回True。
4	ndim	返回底层数据的维数，默认定义：1。
5	size	返回基础数据中的元素数。
6	values	将系列作为ndarray返回。
7	head()	返回前n行。
8	tail()	返回最后n行。

参考案例：
返回系列的标签列表

import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series(np.random.randn(4))
print(("The axes are:"))
print(s.axes）

DataFrame数据帧基本功能

编号	属性或方法	描述
1	T	转置行和列。
2	axes	返回一个列，行轴标签和列轴标签作为唯一的成员。
3	dtypes	返回此对象中的数据类型(dtypes)。
4	empty	如果NDFrame完全为空[无项目]，则返回为True; 如果任何轴的长度为0。
5	ndim	轴/数组维度大小。
6	shape	返回表示DataFrame的维度的元组。
7	size	NDFrame中的元素数。
8	values	NDFrame的Numpy表示。
9	head()	返回开头前n行。
10	tail()	返回最后n行。

参考案例：
返回每列的数据类型

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}
df = pd.DataFrame(d)
print(("The data types of each column are:"))
print(df.dtypes)

结果：

The data types of each column are:
Age     int64
Name    object
Rating  float64
dtype: object

描述性统计信息的函数

编号	函数	描述
1	count()	非空观测数量
2	sum()	所有值之和
3	mean()	所有值的平均值
4	median()	所有值的中位数
5	mode()	值的模值
6	std()	值的标准偏差
7	min()	所有值中的最小值
8	max()	所有值中的最大值
9	abs()	绝对值
10	prod()	数组元素的乘积
11	cumsum()	累计总和
12	cumprod()	累计乘积

参考案例：
数据平均值

import pandas as pd
import numpy as np
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack',
   'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}
df = pd.DataFrame(d)
print(df.mean())

结果：

Age       31.833333
Rating     3.743333
dtype: float64

数据汇总函数describe用法：

import pandas as pd
import numpy as np
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack',
   'Lee','David','Gasper','Betina','Andres']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23,34,40,30,51,46]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8,3.78,2.98,4.80,4.10,3.65])}
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print(df.describe())

结果：

               Age         Rating
count    12.000000      12.000000
mean     31.833333       3.743333
std       9.232682       0.661628
min      23.000000       2.560000
25%      25.000000       3.230000
50%      29.500000       3.790000
75%      35.500000       4.132500
max      51.000000       4.800000