pandas基本数据结构

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基本数据结构

pandas中具有两种基本的数据存储结构，存储一维values的Series和存储二维values的DataFrame，在这两种结构上定义了很多的属性和方法。

1. Series

Series一般由四个部分组成，分别是序列的值data、索引index、存储类型dtype、序列的名字name。其中，索引也可以指定它的名字，默认为空。

s = pd.Series(data = [100, 'a', {'dic1':5}],
              index = pd.Index(['id1', 20, 'third'], name='my_idx'),
              dtype = 'object',
              name = 'my_name')
s

my_idx
id1              100
20                 a
third    {'dic1': 5}
Name: my_name, dtype: object

【NOTE】object类型

object代表了一种混合类型，正如上面的例子中存储了整数、字符串以及Python的字典数据结构。此外，目前pandas把纯字符串序列也默认认为是一种object类型的序列，但它也可以用string类型存储，文本序列的内容会在第八章中讨论。

【END】

对于这些属性，可以通过 . 的方式来获取：

s.values

array([100, 'a', {'dic1': 5}], dtype=object)

s.index

Index(['id1', 20, 'third'], dtype='object', name='my_idx')

s.dtype

dtype('O')

s.name

'my_name'

利用.shape可以获取序列的长度：

s.shape

(3,)

索引是pandas中最重要的概念之一，它将在第三章中被详细地讨论。如果想要取出单个索引对应的值，可以通过[index_item]可以取出。

2. DataFrame

DataFrame在Series的基础上增加了列索引，一个数据框可以由二维的data与行列索引来构造：

data = [[1, 'a', 1.2], [2, 'b', 2.2], [3, 'c', 3.2]]
df = pd.DataFrame(data = data,
                  index = ['row_%d'%i for i in range(3)],
                  columns=['col_0', 'col_1', 'col_2'])
df

	col_0	col_1	col_2
row_0	1	a	1.2
row_1	2	b	2.2
row_2	3	c	3.2

但一般而言，更多的时候会采用从列索引名到数据的映射来构造数据框，同时再加上行索引：

df = pd.DataFrame(data = {'col_0': [1,2,3],
                          'col_1':list('abc'),
                          'col_2': [1.2, 2.2, 3.2]},
                  index = ['row_%d'%i for i in range(3)])
df

	col_0	col_1	col_2
row_0	1	a	1.2
row_1	2	b	2.2
row_2	3	c	3.2

由于这种映射关系，在DataFrame中可以用[col_name]与[col_list]来取出相应的列与由多个列组成的表，结果分别为Series和DataFrame：

df['col_0']

row_0    1
row_1    2
row_2    3
Name: col_0, dtype: int64

df[['col_0', 'col_1']]

	col_0	col_1
row_0	1	a
row_1	2	b
row_2	3	c

与Series类似，在数据框中同样可以取出相应的属性：

df.values

array([[1, 'a', 1.2],
       [2, 'b', 2.2],
       [3, 'c', 3.2]], dtype=object)

df.index

Index(['row_0', 'row_1', 'row_2'], dtype='object')

df.columns

Index(['col_0', 'col_1', 'col_2'], dtype='object')

df.dtypes # 返回的是值为相应列数据类型的Series

col_0      int64
col_1     object
col_2    float64
dtype: object

df.shape

(3, 3)

通过.T可以把DataFrame进行转置：

df.T

	row_0	row_1	row_2
col_0	1	2	3
col_1	a	b	c
col_2	1.2	2.2	3.2