Pandas 入门

import pandas as pd
pd.__version__          # 查看 pandas 版本

'1.2.2'

Pandas 中的 Series

Pandas Series 类似表格中的一个列（column），类似于一维数组，可以保存任何数据类型。

Series 由索引（index）和列组成，函数如下：
　　　pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)

参数说明：
　　data：一组数据(ndarray 类型)。
　　index：数据索引标签，如果不指定，默认从 0 开始。
　　dtype：数据类型，默认会自己判断。
　　name：设置名称。
　　copy：拷贝数据，默认为 False。

# 创建Series

test = [100, 90, 80, 70, 60]

mySeries = pd.Series(data=test, index=list(range(1, 6)))    # 指定下标索引

print(mySeries)

print(mySeries[2])  # 通过索引读取数据

1 100
2 90
3 80
4 70
5 60
dtype: int64
90

Pandas 中的 DataFrame

DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）。

创建 DataFrame

gradeList = {
    'Students'  : ['Alice', 'Bob', 'Curt', 'David', 'Eve'],
    'Chinese'   : [90, 89, 68, 88, 69],
    'Math'      : [89, 70, 89, 99, 100],
    'English'   : [89, 67, 78, 89, 67]
}

df = pd.DataFrame(data=gradeList)
print(df)

Students Chinese Math English
0 Alice 90 89 89
1 Bob 89 70 67
2 Curt 68 89 78
3 David 88 99 89
4 Eve 69 100 67

DataFrame 返回某行数据

# 使用 loc 通过指定行索引返回某行数据

print(df.loc[1])        # 返回第一行数据

Students Bob
Chinese 89
Math 70
English 67
Name: 1, dtype: object

print(df.loc[[1, 2]])      # 返回第一行和第二行数据 多行使用 loc[[...]]

Students Chinese Math English
1 Bob 89 70 67
2 Curt 68 89 78

DataFrame 返回某列数据

# 直接引用 DataFrame 的列名以返回此列
print(df.Students)

0 Alice
1 Bob
2 Curt
3 David
4 Eve
Name: Students, dtype: object

# 或者
print(df['Students'])

0 Alice
1 Bob
2 Curt
3 David
4 Eve
Name: Students, dtype: object

DataFrame 返回某个单元格的数据

df.loc[1, 'Students']       # 先行索引, 后列索引

'Bob'