from pandas import Series, DataFrame
import pandas as pd
一维的类似的数组对象
包含一个数组的数据（任何NumPy的数据类型）和一个与数组关联的索引
不指定索引：a = Series([1,2,3]) ，输出为
0 1
1 2
2 3
包含属性a.index,a.values，对应索引和值
指定索引：a = Series([1,2,3],index=['a','b','c'])
可以通过索引访问a['b']
判断某个索引是否存在：'b' in a
通过字典建立Series
dict = {'china':10,'america':30,'indian':20}
print Series(dict)
输出：
america 30
china 10
indian 20
dtype: int64
判断哪个索引值缺失：
dict = {'china':10,'america':30,'indian':20}
state = ['china','america','test']
a = Series(dict,state)
print a.isnull()
输出：（test索引没有对应值）
china False
america False
test True
dtype: bool
在算术运算中它会自动对齐不同索引的数据
a = Series([10,20],['china','test'])
b = Series([10,20],['test','china'])
print a+b
输出：
china 30
test 30
dtype: int64
指定Series对象的name和index的name属性
a = Series([10,20],['china','test'])
a.index.name = 'state'
a.name = 'number'
print a
输出：
state
china 10
test 20
Name: number, dtype: int64
Datarame表示一个表格，类似电子表格的数据结构
包含一个经过排序的列表集（按列名排序）
每一个都可以有不同的类型值（数字，字符串，布尔等等）
DataFrame在内部把数据存储为一个二维数组的格式，因此你可以采用分层索引以表格格式来表示高维的数据
创建：
通过字典
data = {'state': ['a', 'b', 'c', 'd', 'd'],
'year': [2000, 2001, 2002, 2001, 2002],
'pop': [1.5, 1.7, 3.6, 2.4, 2.9]}
frame = DataFrame(data)
print frame
输出：(按照列名排好序的[若是手动分配列名，会按照你设定的]，并且索引会自动分配)
pop state year
0 1.5 a 2000
1 1.7 b 2001
2 3.6 c 2002
3 2.4 d 2001
4 2.9 d 2002
访问
列：与Series一样，通过列名访问：frame['state']或者frame.state
行：ix 索引成员（field），frame.ix[2]，返回每一列的第3行数据
赋值：`frame2['debt'] = np.arange(5.)，若没有debt列名，则会新增一列
删除某一列：`del frame2['eastern']
像Series一样， values 属性返回一个包含在DataFrame中的数据的二维ndarray
返回所有的列信息：frame.columns
转置：frame2.T
pandas的索引对象用来保存坐标轴标签和其它元数据（如坐标轴名或名称）
索引对象是不可变的，因此不能由用户改变
创建index = pd.Index([1,2,3])
常用操作
append–>链接额外的索引对象，产生一个新的索引
diff –>计算索引的差集
intersection –>计算交集
union –>计算并集
isin –>计算出一个布尔数组表示每一个值是否包含在所传递的集合里
delete –>计算删除位置i的元素的索引
drop –>计算删除所传递的值后的索引
insert –>计算在位置i插入元素后的索引
is_monotonic –>返回True，如果每一个元素都比它前面的元素大或相等
is_unique –>返回True，如果索引没有重复的值
unique –>计算索引的唯一值数组
SERIES
重新排列
a = Series([2,3,1],index=['b','a','c'])
b = a.reindex(['a','b','c'])
print b
重新排列，没有的索引补充为0,b=a.reindex(['a','b','c','d'],fill_value=0)
重建索引时对值进行内插或填充
a = Series(['a','b','c'],index=[0,2,4])
b = a.reindex(range(6),method='ffill')
print b
输出：
0 a
1 a
2 b
3 b
4 c
5 cdata_link
dtype: object
method的参数
ffill或pad—->前向（或进位）填充
bfill或backfill—->后向（或进位）填充
与Series一样，reindex index 还可以reindex column列，frame.reindex(columns=['a','b'])
a.drop(['a','b'])删除a，b索引项
索引项的删除与Series一样
删除column—>a.drop(['one'], axis=1)删除column名为one的一列
可以通过index值或者整数值来访问数据，eg：对于a = Series(np.arange(4.), index=['a', 'b', 'c', 'd'])，a['b']和a[1]是一样的
使用标签来切片和正常的Python切片并不一样，它会把结束点也包括在内
a = Series(np.arange(4.), index=['a', 'b', 'c', 'd'])
print a['b':'c']
输出包含c索引对应的值
显示前两行：a[:2]
布尔值访问：a[a['two']>5]
索引字段 ix 的使用
index为2，column为’one’和’two’—>a.ix[[2],['one','two']]
index为2的一行：a.ix[2]
a = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=[0,1,2,3],columns=['one', 'two','three','four'])
print a
b = Series([0,1,2,3],index=['one','two','three','four'])
print b
print a-b
输出：
one two three four
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
2 8 9 10 11
3 12 13 14 15
one 0
two 1
three 2
four 3
dtype: int64
one two three four
0 0 0 0 0
1 4 4 4 4
2 8 8 8 8
3 12 12 12 12
pd.read_csv(r"data/train.csv")，返回的数据类型是DataFrame类型
train_data.describe() PassengerId Survived Pclass Age SibSp \
count 891.000000 891.000000 891.000000 714.000000 891.000000
mean 446.000000 0.383838 2.308642 29.699118 0.523008
std 257.353842 0.486592 0.836071 14.526497 1.102743
min 1.000000 0.000000 1.000000 0.420000 0.000000
25% 223.500000 0.000000 2.000000 20.125000 0.000000
50% 446.000000 0.000000 3.000000 28.000000 0.000000
75% 668.500000 1.000000 3.000000 38.000000 1.000000
max 891.000000 1.000000 3.000000 80.000000 8.000000
df.loc[df.Age.isnull(),'Age'] = 23 #'Age'列为空的内容补上数字23
get_dummies()¶s = pd.Series(list('abca'))
pd.get_dummies(s)
a b c
0 1 0 0
1 0 1 0
2 0 0 1
3 1 0 0
string转list
>>> str = 'abcde'
>>> list = list(str)
>>> list
['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
list转string
>>> str_convert = ','.join(list)
>>> str_convert
'a,b,c,d,e'
x = x.reset_index(drop=True)
DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, …..
df.apply(numpy.sqrt) # returns DataFrame
等价==》df.apply(lambda x : numpy.sqrt(x))==>使用更灵活
df.apply(numpy.sum, axis=0) # equiv to df.sum(0)
df.apply(numpy.sum, axis=1) # equiv to df.sum(1)
re.search().group()函数¶re.search(pattern, string, flags=0)
group(num=0)函数返回匹配的字符，默认num=0,可以指定多个组号，例如group(0,1)
pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False)
x为一维数组
bins可以是int值或者序列
若是int值就根据x分为bins个数的区间
若是序列就是自己指定的区间
right包含最右边的区间，默认为True
labels 数组或者一个布尔值
eg:pd.cut(full[“FamilySize”], bins=[0,1,4,20], labels=[0,1,2])
定义空的dataframe: data_process = pd.DataFrame(columns=['route','date','1','2','3','4','5','6','7','8','9','10','11','12'])
定义一行新的数据，new = pd.DataFrame(columns=['route','date','1','2','3','4','5','6','7','8','9','10','11','12'],index=[j])
这里index可以随意设置，若是想指定就指定
添加：data_process = data_process.append(new, ignore_index=True)，注意这里是data_process = data_process.......