Pandas Series和DataFrame的基本概念
1，创建Series
1.1，通过iterable创建Series
Series接收参数是Iterable，不能是Iterator
pd.Series(Iterable)
可以多加一个index参数，index可以接收Iterator或者Iterable：
>>> pd.Series(('a', 'b'), index=iter(range(2)))
0 a
1 b
dtype: object
1.2，通过字典创建Series
key是索引：
>>> pd.Series({'a':1, 'b':2})
a 1
b 2
dtype: int64
2，Series常用方法
s = pd.Series([1, 2, 3], index=list('abc'))
Series也能像字典那样遍历：
for index, value in s.items():
print(index, value, end=';') # a 1;b 2;c 3;
和字典一样，Series的in测试默认是index操作，如果想对values操作需加上values：
print('a' in s) # True
print(1 in s.values) # True
获取series的values组成的列表：
print(s.tolist()) # [1, 2, 3]
3，创建DataFrame
3.1，通过iterable组成的列表创建DataFrame
[it1, it2, ..., itN]，每个it是一行数据，缺省的index, columns是从0开始的int
>>> pd.DataFrame([(1, 2, 3), [4, 5, 6], range(3, 6), 'abc']) 0 1 2 0 1 2 3 1 4 5 6 2 3 4 5 3 a b c
it长度不等时会自动用NaN或者None填充：
>>> pd.DataFrame([(1, 2), [4, 5], range(3, 6), 'abc']) 0 1 2 0 1 2 None 1 4 5 None 2 3 4 5 3 a b c >>> pd.DataFrame([(1, 2, 3), [4, 5, 6], range(3, 6), 'ab']) 0 1 2 0 1 2 3.0 1 4 5 6.0 2 3 4 5.0 3 a b NaN
指定index和columns：
>>> pd.DataFrame([(1, 2, 3), [4, 5, 6], range(3, 6), 'abc'], index=range(4), columns=list('ABC'))
A B C
1 1 2 3
2 4 5 6
3 3 4 5
4 a b c
3.2，通过numpy矩阵创建DataFrame
np_data = np.random.random((3, 4)) np_data = np.arange(12).reshape(3, 4) np_data = np.ones((3, 4)) df = pd.DataFrame(np_data)
3.3，通过“一键多值”创建DataFrame
创建dataframe，键是列名：
>>> pd.DataFrame({'a':[1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})
a b
0 1 4
1 2 5
2 3 6
可以设置index：
>>> pd.DataFrame({'a':[1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]}, index=list('456'))
a b
4 1 4
5 2 5
6 3 6
创建df时更改columns会出问题：
>>> pd.DataFrame({'a':[1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]}, columns=list('AB'))
Empty DataFrame
Columns: [A, B]
Index: []
这种创建方法可以看做是按列创建df，需要事先建很多列表，最后一次性赋给df
3.4，通过“字典列表”创建DataFrame
pd.DataFrame([{'a':1 , 'b': 4}, {'a':2 , 'b': 5}, {'a':3 , 'b': 6}])
a b
0 1 4
1 2 5
2 3 6
这种方法只需要创建一个列表，然后不停往该列表里添加字典即可，推荐！
3.5，df.loc，df.iloc，df.ix等逐行/逐单元格创建DataFrame
事先创建好dataframe，然后用dfdf.loc，df.iloc，df.ix逐行逐单元格增加数据，例如：
df = pd.DataFrame()
for index, item in enumerate(zip('abcde', range(5))):
df.loc[index, 'A'] = item[0]
df.loc[index, 'B'] = item[1]
效率非常低，不推荐
4，SettingWithCopyWarning
对DataFrame的弱引用对象进行拷贝进行赋值会触发SettingWithCopyWarning。
通过bool序列筛选拿到的是dataframe的弱引用对象。对弱引用对象进行修改时，不会影响到原来的dataframe。
>>>df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), columns=list('ABCD'))
>>>df1 = df[df['B'] > 2]
>>>df1.is_copy
<weakref at 0x08B5F6C0; to 'DataFrame' at 0x00CC5070>
>>>df1['A'] = 0
SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
>>>df1 # df1会改变
A B C D
1 0 5 6 7
2 0 9 10 11
3 0 13 14 15
>>>df # df不会改变
A B C D
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
2 8 9 10 11
3 12 13 14 15
df1是df的弱引用拷贝，对df1进行赋值会触发SettingWithCopyWarning。
如果df1 = df.copy()不会触发该警告。
另外，如果是获取一个列，则拿到的是视图，并不是弱引用，对该视图进行的修改会反映到源dataframe：
>>>df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4), columns=list('ABCD'))
>>>a = df['A']
>>>a.loc[1] = 55
>>>a
A B C D
0 0 1 2 3
1 55 5 6 7
2 8 9 10 11
