Python — pandas

　　

　　Pandas有两种数据结构：Series和DataFrame。

1、Series

　　Series类似于一维数组，和numpy的array接近，由一组数据和数据标签组成。数据标签有索引的作用。数据标签是pandas区分于numpy的重要特征。索引不一定是从0开始的数字，它可以被定义。

    

　　Series有自动对齐索引的功能，当自定义的索引qinqin和字典队员不上时，会自动选择NaN，即结果为空，表示缺失。缺失值的处理会在后续讲解。

2、DataFrame

　　Series是一维的数据结构，DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有不同的列，每列都是不同的数据类型。我们可以把DataFrame看作Series组成的字典，它既有行索引也有列索引。想象得更明白一点，它类似一张excel表格或者SQL，只是功能更强大。

　　在构建DataFrame时，最最最常用的就是先创建一个data，data一般可以是字典和数组，再用a=DataFrame(data)来转换为DataFrame结构。在DataFrame（data）时也可以同时传入index和columns参数，两个参数必须是列表型。

　　  

　　DataFrame中可以通过info函数直接查看数据类型和统计。列名后面是列的非空值统计量，以及数据类型，最后一行是DataFrame占用的内存大小，对于pandas来说，千万行几百兆的数据也是不再话下的。

1).构建DataFrame最常见的方法是传入一个由等长列表或数组组成的字典：
例如：
    data={
              'name':['bon','kate','jun','sam'],
              'stature':['','','',''],
              'grade':['','','','']
          }
    frame=DataFrame(data)
DataFrame会自动加上索引，得到的结果为：
         name        stature        grade
0        bon          102            70
1        kate         112            76
2        jun          136            98
3        sam          90             88

2).也可以为DataFrame指定索引

    frame2=DataFrame(data,columns=['name','grade','stature','birthdate'],
                     index=['one','two','three','four'])

跟Series中一样若在对应的列中找不到数据，就会产生缺失值NaN.
           name        grade       stature     birthdate
one        bon          70          102          NaN
two        kate         76          112          NaN
three      jun          98          136          NaN
four       sam          88          90           NaN

3).取值和赋值
  查看列：可用类似字典的方式获取一个Series(即一个列的值)，如：frame2['name']；
  查看行：可用索引字段ix来获取某行的值，如：frame2.ix['three']；
  可用frame2['birthdate']=1990来直接对某一列进行赋值；

4).删除某一列的值
    del frame2['name']

5)将嵌套型字典转化为DataFrame型时，外层的键作为列，内层的键作为行索引
例如：
    data={
          'newyork':{'':51,'':76},
          'houston':{'':49,'':90},
          }
  DataFrame(data)得到结果为：
           newyork     houston
  2001       51          49    
  2002       76          90

　　pandas中可以用query函数以类SQL语言执行查询。query中可以直接使用列名。