Python之Pandas中Series、DataFrame实践

1. pandas的数据结构Series

1.1 Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。
1.2 Series的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。

2. pandas的数据结构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、布尔值的）。

dataframe中的数据是以一个或者多个二位块存放的（而不是列表、字典或者别的一维数据结构）。

3.索引对象

pandas的索引对象负责管理轴标签和其他元素（比如轴名称等）。构建Series或DataFrame时，所用到的任何数组或其他序列的标签都会被转换成一个Index。
Index对象是不可修改的。

4. pandas的主要Index对象

Index       最泛化的Index对象，将轴标签表示为一个由Python对象组成的NumPy数组
Int64Index  针对整数的特殊Index
MultiIndex  “层次化”索引对象，表示单个轴上的多层索引。可以看做由元数组组成的数组
DatetimeIndex   存储纳秒级时间戳（用NumPy的datetime64类型表示）
PeriodIndex 针对Period数据（时间间隔）的特殊Index

5. 操作Series和DataFrame中的数据的基本手段

5.1 重新索引 reindex
5.2 丢弃指定轴上的项 drop
5.3 索引、选取和过滤（.ix）
5.4 算数运算和数据对齐
    DataFrame和Series之间的算数运算默认情况下会将Series的索引项 匹配到DataFrame的列，然后沿着行一直向下广播。（如果希望匹配行且在列上广播，则必须使用算数运算方法）

6. 函数应用和映射

NumPy的ufuncs（元素级数组方法）也可用操作pandas对象
DataFrame中将函数应用到由各列或各行所行成的一维数组上可用apply方法。

7. 排序和排名

要对行或列索引进行排序（按字典顺序），可使用sort_index方法，它将返回一个已排序的新对象；对于DataFrame，则可以根据任意一个轴上的索引进行排序。

8. 汇总和计算描述统计

8.1 相关系数corr与协方差cov
8.2 成员资格isin，用于判断矢量化集合的成员资格，可用于选取Series或DataFrame列数据的子集。

9. 处理缺失数据（Missing data）

9.1 pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示浮点和非浮点数组中的缺失数据。
9.2 NA处理办法
    dropna      根据各标签值中是否存在缺失数据对轴标签进行过滤，可通过阀值调节对缺失值的容忍度
    fillna      用指定的或插值方法(如ffil或bfill)填充缺失数据
    isnull      返回一个含有布尔值的对象，这些布尔值表示哪些值是缺失值/NA，该对象的类型与源类型一样
    notnull     isnull的否定式

10. 层次化索引

层次化索引(hierarchical indexing)是pandas的一项重要功能，它使你能在一个轴上拥有多个（两个以上）索引级别。抽象点说，它是你能以低维度形式处理高维度数据。