1.Pandas中的数据结构：Series和DataFrame
Pandas 的主要数据结构是 Series （一维数据）与 DataFrame（二维数据），这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例。
Series 是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种Numpy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。
DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。
DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）
2.示例代码
import numpy as np
import pandas as pd
# 用numpy数组创建Series
data = pd.Series([0.25, 0.5, 0.75, 1.0])
n1 = data.values # values是一个numpy数组
sub1data = data[1]
sub2data = data[1:3]
data2 = pd.Series([0.25, 0.5, 0.75, 1.0],
index=['a', 'b', 'c', 'd']) # 类似一个广义的numpy数组，可以显式地指定index
sub1data2 = data2['b']
data3 = pd.Series([0.25, 0.5, 0.75, 1.0],
index=[2, 5, 3, 7]) # 索引可以不必是连续的
# 用字典创建Series
population_dict = {'California': 38332521,
'Texas': 26448193,
'New York': 19651127,
'Florida': 19552860,
'Illinois': 12882135}
population = pd.Series(population_dict)
population1 = population['California']
population2 = population['California':'Illinois']
# 直接创建Series
pd.Series([2, 4, 6])
pd.Series(5, index=[100, 200, 300])
pd.Series({2: 'a', 1: 'b', 3: 'c'})
pd.Series({2: 'a', 1: 'b', 3: 'c'}, index=[3, 2]) # 只返回指定索引的部分数据
# 用多个Series创建DataFrame
area_dict = {'California': 423967,
'Texas': 695662,
'New York': 141297,
'Florida': 170312,
'Illinois': 149995}
area = pd.Series(area_dict)
states = pd.DataFrame({'population': population,
'area': area})
print(states.index) # 索引名
print(states.columns) # 列名
print(states['area']) # 访问某一列
# 用单个Series创建DataFrame
# DataFrame是Series的一个集合，也可以由一个Series构成
states1 = pd.DataFrame(population, columns=['population'])
# 用字典创建DataFrame
data = [{'a': i, 'b': 2 * i} for i in range(3)]
dataset0 = pd.DataFrame(data)
# 创建含有NaN的DataFrame
dataset1 = pd.DataFrame([{'a': 1, 'b': 2}, {'b': 3, 'c': 4}])
# 用二维numpy数组创建DataFrame
dataset2 = pd.DataFrame(np.random.rand(3, 2),columns=['foo', 'bar'],
index=['a', 'b', 'c'])
# 用结构化的numpy数组创建DataFrame
A = np.zeros(3, dtype=[('A', 'i8'), ('B', 'f8')])
dataset3 = pd.DataFrame(A)
# 在pandas种索引本身是一种结构，用整数构造索引
ind = pd.Index([2, 3, 5, 7, 11])
print(ind[1])
print('---------------------------------')
print(ind[::2]) # 隔2个序号取一个值
print(ind[::-1]) # 把列倒着排一遍
print(ind.size, ind.shape, ind.ndim, ind.dtype)
# 索引是一种有序的集合，可以求交集、并集、差集
indA = pd.Index([1, 3, 5, 7, 9])
indB = pd.Index([2, 3, 5, 7, 11])
print(indA & indB) # intersection
print(indA | indB) # union
print(indA ^ indB) # symmetric difference
