python知识分享
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pandas对于python而言，是及其重要的存在，那么什么是pandas？它有那些优势？它在python语言中的地位如何，小编从此开始进行介绍。不赘述，直击重点，以解读和实操的方式进行知识分享。
1.什么是Pandas?
pandas是基于NumPy构建的，让以NumPy为中心的应用变得更加简单。
具备的功能：
具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。
集成时间序列功能。
既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结构。
数学运算和约简（比如对某个轴求和）可以根据不同的元数据（轴数据）执行。
灵活处理缺失数据。
合并及其他出现在常见数据库（例如基于SQL）中的关系型运算。
Pandas引入约定：
from pandas import Series,DataFrame
import pandas as np
2.pandas的数据结构介绍
Pandas两个主要数据结构：Series和DataFrame。小编在这里先来介绍Series。
2.1 Series
Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种Numpy数组类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。
In [4]: obj=Series([4,7,-5,3])
In [5]: obj
Out[5]:
0 4
1 7
2 -5
3 3
dtype: int64
#Series的字符串表现形式为：索引在左，值在右边。
#索引默认自动创建一个0到N-1（N为数据的长度）的整数型索引。
2.2 values
功能：获取其数组表示形式
In [6]: obj.values
Out[6]: array([ 4, 7, -5, 3], dtype=int64)
2.3 index
功能：获取索引对象
In [7]: obj.index
Out[7]: RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)
2.4 创建标记索引
In [8]: obj2=Series([4,7,-5,3],index=['d','b','a','c'])
In [9]: obj2
Out[9]:
d 4
b 7
a -5
c 3
dtype: int64
2.5 以索引方式选值
#选取单个值
In [10]: obj2['a']
Out[10]: -5
#选取一组值
In [12]: obj2[['d', 'a', 'c']]
Out[12]:
d 4
a -5
c 3
dtype: int64
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