一.series
一维的数据结果（series）二维的，表格型的数据结果（DataFrame）
Series是一个类似一维数组的对象，它能够保存任何类型的数据，主要由一组数据和与之相关的索引两部分构成。
Pandas的Series类对象可以使用以下构 造方法创建：class pandas.Series(data=None,index=None,dtype=None,name=None,copy=False,fatspath=False)
data：表示传入的数据。 index：表示索引，唯一且与数据长度相等，默认会自动创建一个从0~N的整数索引。
创建series类对象
ser_obj = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
创建Series类对象，并指定索引
ser_obj = pd.Series([1, 2, 3, 4
除了使用列表构建Series类对象外，还可以使用dict进行构建。
二.DataFrame
DataFrame是一个类似于二维数组或表格（如excel）的对象，它每列的数据可以是不同的数据.
注意： DataFrame的索引不仅有行索引，还有列索引，数据可以有多列。
Pandas的DataFrame类对象可以使用以下构造方法创建：
pandas.DataFrame（data = None，index = None，columns = None， dtype = None，copy = False ）
通过传入数组来创建DataFrame类对象：
创建数组 demo_arr = np.array([[‘a’, ‘b’, ‘c’], [‘d’, ‘e’, ‘f’]]) # 基于数组创建DataFrame对象 df_obj = pd.DataFrame(demo_arr)
三.Pandas索引操作及高级索引
reindex()方法的语法格式如下：
DataFrame.reindex（labels = None，index = None， columns = None，axis = None，method = None， copy = True，level = None，fill_value = nan，limit = None，tolerance = None ）
索引操作：
ser_obj[2: 4]
使用位置索引进行切片
ser_obj[‘c’: ‘e’]
使用索引名称进行切片
如果希望获取的是不连续的数据，则可以通过不连续索引来实现。
通过不连续位置索引获取数据集
ser_obj[[0, 2, 4]]
通过不连续索引名称获取数据集
ser_obj[[‘a’, ‘c’, ‘d’]]
四.数据排序
Pandas中按索引排sort_index（axis = 0，level = None，ascending = True，inplace = False，kind =’ quicksort ‘，na_position =’last’，sort_remaining = True ）序使用的是sort_index()方法，该方法可以用行索引或者列索引进行排序。
按索引对Series进行分别排序，示例如下
ser_obj = pd.Series(range(10, 15), index=[5, 3, 1, 3, 2])
按索引进行升序排列
ser_obj.sort_index()
按索引进行降序排列
ser_obj.sort_index(ascending = False)
六.层次化索引
Series和DataFrame均可以实现层次化索引，最常见的方式是在构造方法的index参数中传入一个嵌套列表。
注：在创建层次化索引对象时，嵌套函数中两个列表的长度必须是保持一致的，否则将会出现ValueError错误。
from_tuples()：
list_tuples = [(‘A’,’A1′), (‘A’,’A2′), (‘B’,’B1′),(‘B’,’B2′), (‘B’,’B3′)] # 根据元组列表创建一个MultiIndex对象 multi_index = MultiIndex.from_tuples(tuples=list_tuples, names=[ ‘外层索引’, ‘内层索引’])
from_product()
numbers = [0, 1, 2] colors = [‘green’, ‘purple’] multi_product = pd.MultiIndex.from_product(iterables=[numbers, colors], names=[‘number’, ‘color’])
在Pandas中，交换分层顺序的操作可以使用swaplevel()方法来完成。
要想按照分层索引对数据排序，则可以通过sort_index()方法实现。
sort_index（axis = 0，level = None，ascending = True，inplace = False，kind =’ quicksort ‘，na_position =’last’， sort_remaining = True，by = None ）
七.读写文本
文本文件 Excel文件 HTML文件 数据库
to_csv()方法的功能是将数据写入到CSV文件中。
path_or_buf：文件路径。
index：默认为True，若设为False，则将不会显示索引。
sep：分隔符，默认用”，”隔开。
to_csv(path_or_buf=None,sep=’,’,na_rep=”,float_format=None,columns=None,header=True, index=True, index_label=None, mode=’w’, …)
注意:read_csv()与read_table()函数的区别在于使用的分隔符不同，前者使用”，”作为分隔符，而后者使用”\t”作为分隔符。
to_excel()方法的功能是将DataFrame对象写入到Excel工作表中。
excel_writer：表示读取的文件路径。
sheet_name：表示工作表的名称，默认为”Sheet1″。
na_rep：表示缺失数据。
index：表示是否写行索引，默认为True。
to_excel(excel_writer,sheet_name=’Sheet1′,na_rep=”, float_format=None, columns=None, header=True, index=True, …)
对于网页中的表格，可以使用read_html()函数进行读取，并返回一个包含多个DataFrame对象的列表。
io：表示路径对象。
header：表示指定列标题所在的行。
index_col：表示指定行标题对应的列。
attrs：默认为None，用于表示表格的属性值。
pandas.read_html(io, match=’.+’, flavor=None,header=None,
本章小结： 常用的数据结构、索引操作、算术运算、数据排序、统计计算与描述、层次化索引和读写数据操作等，并结合北京高考分数线的分析案例，讲解如何使用Pandas操作数据。
Original: https://blog.csdn.net/qq_61374339/article/details/123375143
Author: 文静人
Title: 数据分析工具Pandas
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