前言

最近在CSDN、知乎上follow了一些大神，看了他们的一些博客、个人网站有很多有价值的分享，感觉时常做学习笔记是很好的学习习惯。反观自己，一直浑浑噩噩，知识结构琐碎，于是乎，装了markdown pad2(win10装了后不能实时渲染来着, 然后再装个awesomium_v1.6.6_sdk_win重启即可)，立个flag：养成做学习笔记的习惯，希望不久后可以有所进步，分享有价值的东西。 
接下去打算认真参加一些数据挖掘类比赛，python学的很杂，准备开始系统的学习一下。今天温习了一下pandas，然后熟悉下markdown,参考资料来自以下网址： 
http://www.open-open.com/lib/view/open1402477162868.html

Python 数据分析包：pandas 基础

pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包 
类似于 Numpy 的核心是 ndarray，pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 。Series 和 DataFrame 分别对应于一维的序列和二维的表结构。pandas 约定俗成的导入方法如下：

from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd123

Series

Series 可以看做一个定长的有序字典。基本任意的一维数据都可以用来构造 Series 对象：

>>> s = Series([1,2,3.0,'abc'])
>>> s 
0      1
1      2
2      3
3    abc
dtype: object12345678

虽然 dtype:object 可以包含多种基本数据类型，但总感觉会影响性能的样子，最好还是保持单纯的 dtype。

Series 对象包含两个主要的属性：index 和 values，分别为上例中左右两列。因为传给构造器的是一个列表，所以 index 的值是从 0 起递增的整数，如果传入的是一个类字典的键值对结构，就会生成 index-value 对应的 Series；或者在初始化的时候以关键字参数显式指定一个 index 对象：

>>> s = Series(data=[1,3,5,7],index = ['a','b','x','y'])
>>> s
a1
b3
x5
y7
dtype: int64
>>> s.index
Index(['a', 'b', 'x', 'y'], dtype='object')
>>> s.values
array([1, 3, 5, 7], dtype=int64)123456789101112

Series 对象的元素会严格依照给出的 index 构建，这意味着：如果 data 参数是有键值对的，那么只有 index 中含有的键会被使用；以及如果 data 中缺少响应的键，即使给出 NaN 值，这个键也会被添加。

注意 Series 的 index 和 values 的元素之间虽然存在对应关系，但这与字典的映射不同。index 和 values 实际仍为互相独立的 ndarray 数组，因此 Series 对象的性能完全 ok。

另外，Series 对象和它的 index 都含有一个 name 属性：

>>> s.name = 'a_series'
>>> s.index.name = 'the_index'
>>> s
the_index
a            1
b            3
x            5
y            7
Name: a_series, dtype: int6412345678910

DataFrame

DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列（类似于index），每列可以是不同的值类型（不像 ndarray 只能有一个 dtype）。基本上可以把 DataFrame 看成是共享同一个 index 的 Series 的集合。

DataFrame 的构造方法与 Series 类似，只不过可以同时接受多条一维数据源，每一条都会成为单独的一列：

>>> data = {'state':['Ohino','Ohino','Ohino','Nevada','Nevada'],
    'year':[2000,2001,2002,2001,2002],
    'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]}
>>> df = DataFrame(data)
>>> df
   pop   state  year
0  1.5   Ohino  2000
1  1.7   Ohino  2001
2  3.6   Ohino  2002
3  2.4  Nevada  2001
4  2.9  Nevada  2002

[5 rows x 3 columns]1234567891011121314

虽然参数 data 看起来是个字典，但字典的键并非充当 DataFrame 的 index 的角色，而是 Series 的 “name” 属性。这里生成的 index 仍是 “01234”。

较完整的 DataFrame 构造器参数为：

DataFrame(data=None,index=None,coloumns=None)12

columns 即 “name”：

>>> df = DataFrame(data,index=['one','two','three','four','five'],
           columns=['year','state','pop','debt'])
>>> df
       year   state  pop debt
one    2000   Ohino  1.5  NaN
two    2001   Ohino  1.7  NaN
three  2002   Ohino  3.6  NaN
four   2001  Nevada  2.4  NaN
five   2002  Nevada  2.9  NaN

[5 rows x 4 columns]123456789101112

同样缺失值由 NaN 补上。看一下 index、columns 和 索引的类型：

>>> df.index
Index(['one', 'two', 'three', 'four', 'five'],dtype='object')
>>> df.columns
Index(['year', 'state', 'pop', 'debt'], dtype='object')
>>> type(df['debt'])
<class 'pandas.core.series.Series'>1234567

DataFrame 面向行和面向列的操作基本是平衡的，任意抽出一列都是 Series。