数据分析进阶库Pandas

Python数据分析实战：https://www.lanzous.com/i2njpva
如果有条件请支持正版：http://product.dangdang.com/24025329.html

如果你英文功底好，看官方文档效果更佳，这些书不过是翻译官方文档的，而且翻译的只是常用功能。
Pandas官方文档：http://pandas.pydata.org/

Numpy: 其实就是增加了一个ndarray数据结构，然后就是对ndarray的操作
Pandas：增加了Series、Data 和Panel三种数据结构，分别是一维、二维和三维容器。学习pandas，只是学习操作Series、Data 的一些方法

• Series：由索引和数据两个数组组成，和数组的区别在于数组的索引只能为自然数，而Series的索引可以是字符串,但数据数组其实就是ndarray类型，在运算上几乎和ndarray一样
• Data ：由行索引、列索引和二维数据组成，只是Series的二维拓展
• Panel：三维拓展，不常用

1、创建Series
s = pandas.Series(data, index, dtype, copy)

• data: 标量、数组、列表或字典,其实生成器也行。如果是标量，(数值、字符串)，且给定index，则index所有值均为该标量；如果是ndarray数组，默认不会复制一份数据；如果是字典，python版本需3.6+
• index：列表、数组、生成器、pandas里面的index类
• dtype：同numpy
• copy：是否复制一份数据，默认为False

2、切片和索引
s = pandas.Series(range(5), index=list(‘range’))
s: r 0
a 1
n 2
g 3
e 4
s[1],s[‘a’] ,s.get(‘a’) # 1
s[1:],s[[‘a’,‘n’,‘g’,‘e’]]
s[‘s’] # keyError
其实和ndarray数组一样

3、创建Data
d = pandas.Data (data, index, columns, dtype, copy)

• data: 二维列表、嵌套字典、二维ndarray数组、Data
• index: 行索引
• columns：列索引

4、Series和Data 的常用方法
百度上总结的都很好，比如：
https://www.cnblogs.com/zhouzhishuai/p/8042960.html
https://blog.csdn.net/a786150017/article/details/78573055