一：pandas的数据类型

　　pandas中最重要的数据类型是Series序列 和 DataFrame数据框,Series相当于Numpy中的一维数组，不同之处series会自带索引值。dataframe相当于numpy的二维数组。

　　1.1）Series的创建---有两种方式：通过一维数组 和 字典

　　　　1）通过一维数组创建序列

　　　　　　OUT:

　　　　2）通过字典创建序列

　　　　　OUT:

　　　　3）通过DataFrame的某一行或某一列创建序列

　　2.2）创建DataFrame

　　　　1) 通过二维数组创建

　　　　　　OUT:

　　　　2)通过字典列表创建

　　　　　　OUT:

　　　　3)通过嵌套字典

　　　　　OUT:

　　　　4）通过dataframe创建dataframe

　　　　　　OUT:

二：数据索引Index

　　　　2.1)  获取Series序列的数据----如果没有给序列指定索引，那么就创建一个从0开始自增的序列，df.index来获取索引值，或通过df.index来指定索引值

　　　　　　series序列是一维数组，可以通过索引切片来获取数据

　　　　2.2）获取DataFrame的数据

　　　　　　　　1）获取列数据-- df[列名] 或 使用点运算符 df.列名

　　　　　　　　2）获取行数据

　　　　　　　　　　　　a) df.iloc[索引值]  （只适用于数字标签的索引）

　　　　　　　　　　　　b) df.loc[ ‘ ‘] , 适用于索引是字符串标签

　　　　　　　　　　　　c) df.ix[‘ ‘ ] , 主要用于字符串标签的索引，也可作为数字索引的备选

　　　　2.3) 自动化对齐

　　　　　　对pandas的series序列进行运算时，有相同的索引值上进行运算，索引值不同就进行自动补齐

三：查询数据

　　引入数据集

　　　　df = pf.read_csv( ‘文件路径名‘ ， header = None)  (header 表示返回的数据是否有别名)

　　　　　　　　　　student = pd.read_csv(‘ ‘)　　　　　　　　　　

　　查询前几行 或 后几行 

　　　　student.head(5 ) 

　　　　student.tail(5)

　　查询指定的行

　　　　student.ix[ ] # 索引是字符串或数字，多行索引必须使用两个中括号student.ix[[  ]]

　　　　student.loc[ ] # 索引字符串

　　　　student.iloc[ ] # 索引数字

　　查询指定的列

　　　　student[列名] 或 student.列名 

　　　　查询多个列 student [[‘Name‘ , ‘Height‘ , ‘Weight‘]]

　　通过ix查询指定的列

　　　　student [：，[‘Name‘ , ‘Height‘ , ‘Weight‘]]

　　查询指定的行和列

　　　　student [[0,2,4]，[‘Name‘ , ‘Height‘ , ‘Weight‘]]

　　下面通过布尔索引来实现特定信息的查询

　　student[student[‘sex‘] == F] ---  查询所有性别为女生的信息

　　student[(student[‘sex‘] == F) & (stuent[‘age‘] > 18)] -- 多条件查询，查询所有性别为女且年龄大于18岁的信息

　　student[(student[‘sex‘] == F) & (stuent[‘age‘] > 18)] [[‘name‘ , ‘height‘]] --查询性别为女，年龄大于18的学生的姓名 和 体重

　四：统计分析　　　　　

　　　　pandas模块为我们提供了非常多的描述性统计分析的指标函数，如总和、均值、最小值、最大值等，我们来具体看看这些函数：
首先随机生成三组数据

1. np.random.seed(1234)
2. d1 = pd.Series(2*np.random.normal(size = 100)+3)
3. d2 = np.random.f(2,4,size = 100)
4. d3 = np.random.randint(1,100,size = 100)
5. d1.count()  #非空元素计算
6. d1.min()  #最小值
7. d1.max()  #最大值
8. d1.idxmin() #最小值的位置，类似于R中的which.min函数
9. d1.idxmax() #最大值的位置，类似于R中的which.max函数
10. d1.quantile(0.1)  #10%分位数
11. d1.sum()  #求和
12. d1.mean()  #均值
13. d1.median() #中位数
14. d1.mode()  #众数
15. d1.var()  #方差
16. d1.std()  #标准差
17. d1.mad()  #平均绝对偏差
18. d1.skew()  #偏度
19. d1.kurt()  #峰度
20. d1.describe()  #一次性输出多个描述性统计指标

在实际的工作中，我们可能需要处理的是一系列的数值型数据框，如何将这个函数应用到数据框中的每一列呢？可以使用apply函数，这个非常类似于R中的apply的应用方法。
将之前创建的d1,d2,d3数据构建数据框:

1. df = pd.DataFrame(np.array([d1,d2,d3]).T,columns=[‘x1‘,‘x2‘,‘x3‘])
2. df.head()
3. df.apply(stats)

非常完美，就这样很简单的创建了数值型数据的统计性描述。如果是离散型数据呢？就不能用这个统计口径了，我们需要统计离散变量的观测数、唯一值个数、众数水平及个数。你只需要使用describe方法就可以实现这样的统计了。

1. student[‘Sex‘].describe()

除以上的简单描述性统计之外，还提供了连续变量的相关系数（corr）和协方差矩阵（cov）的求解，这个跟R语言是一致的用法。

1. df.corr()

关于相关系数的计算可以调用pearson方法或kendell方法或spearman方法，默认使用pearson方法。

1. df.corr(‘spearman‘)

如果只想关注某一个变量与其余变量的相关系数的话，可以使用corrwith,如下方只关心x1与其余变量的相关系数:

1. df.corrwith(df[‘x1‘])

数值型变量间的协方差矩阵

1. df.cov()

五：类似于SQL的操作

　　5.1）增加新行或新列

　　　　OUT：

　　　　虽然d2数据框只有3行1列，d3经过concat方法后，变成6行4列，d3的行数=d1的行数+d2的行数，d3的列数=d1的列数+d2的列数

　　　　新增一列--- 为不存在的列赋值会创建新列，如 d1[‘four‘] = 11 

　　5.2) 删除

　　　　1）删除数据框 --- del d1

　　　　2) 删除指定的行 ---d1.drop([‘a‘ , ‘b‘] ) ,删除 d1数据框索引值为a和b的数据　

　　　　3) 删除指定的列  ---  d1.drop(‘one‘ , ‘two‘ ,axis =1) ,通过指定axis的值来表明是删除列还是行，axis默认值是0，0为行，1为列

　　　　4）布尔索引对数据框的查询，实际上也是删除数据操作，返回满足条件的数据

　　5.3）改，修改数据中的值

　　5.4）查，重点讲解聚合、排序、多表链接操作

　　　　1）group by 聚合函数

　　　　　　如果不对聚合函数做限制的话，group by会对数值型数据进行聚合计算，如students数据框，有name,height,weight,sex,age列，name列是字符串，所以不会进行计算.

　　　　　　通过drop删除该变量

　　　　　　groupby还可以设置多个分组变量，例如对年龄和性别分组，来计算年龄和身高的平均值

　　　　　　还可以对每个分组进行多个统计量的计算，通过agg([ , ,])

　　　　2) 排序

　　　　　　　　在日常的统计工作中，排序是很重要的，可以通过order , sort_index,sort_values实现序列和数据框的排序操作

　　　　　　　　1：order

　　　　　　　　　　s1 = dp.Series(np.array(np.random.randint(1,20,10)))　　　　　　　　

　　　　3) 多表连接

　　　　　多表之间的连接也是非常常见的数据库操作，连接分内连接和外连接，在数据库语言中通过join关键字实现，pandas我比较建议使用merger函数实现数据的各种连接操作。
　　　　　如下是构造一张学生的成绩表

　　　　　　现在想把学生表student与学生成绩表score做一个关联，该如何操作呢？

　　　　　　注意，默认情况下，merge函数实现的是两个表之间的内连接，即返回两张表中共同部分的数据。可以通过how参数设置连接的方式，left为左连接；right为右连接；outer为外连接。

　　　　　　　左连接实现的是保留student表中的所有信息，同时将score表的信息与之配对，能配多少配多少，对于没有配对上的Name，将会显示成绩为NaN。

六：缺失值处理

　　现实生活中的数据是非常杂乱的，其中缺失值也是非常常见的，对于缺失值的存在可能会影响到后期的数据分析或挖掘工作，那么我们该如何处理这些缺失值呢？常用的有三大类方法，即删除法、填补法和插值法。

删除法：当数据中的某个变量大部分值都是缺失值，可以考虑删除改变量；当缺失值是随机分布的，且缺失的数量并不是很多是，也可以删除这些缺失的观测。
替补法：对于连续型变量，如果变量的分布近似或就是正态分布的话，可以用均值替代那些缺失值；如果变量是有偏的，可以使用中位数来代替那些缺失值；对于离散型变量，我们一般用众数去替换那些存在缺失的观测。
插补法：插补法是基于蒙特卡洛模拟法，结合线性模型、广义线性模型、决策树等方法计算出来的预测值替换缺失值。

我们这里就介绍简单的删除法和替补法

这是一组含有缺失值的序列，我们可以结合sum函数和isnull函数来检测数据中含有多少缺失值：

1. In [130]: sum(pd.isnull(s))
2. Out[130]: 9

直接删除缺失值

　　默认情况下，dropna会删除任何含有缺失值的行，我们再构造一个数据框试试：

　　　　返回结果表明，数据中只要含有缺失值NaN,该数据行就会被删除，如果使用参数how=’all’，则表明只删除所有行为缺失值的观测。

　　　　使用一个常量来填补缺失值，可以使用fillna函数实现简单的填补工作：
　　　　　　1）用0填补所有缺失值

　　　　　　2)采用前项填充或后向填充

　　　　　　3)使用常量填充不同的列

　　　　　　4)用均值或中位数填充各自的列

　　　　　　很显然，在使用填充法时，相对于常数填充或前项、后项填充，使用各列的众数、均值或中位数填充要更加合理一点，这也是工作中常用的一个快捷手段。

七：数据透视表

在Excel中有一个非常强大的功能就是数据透视表，通过托拉拽的方式可以迅速的查看数据的聚合情况，这里的聚合可以是计数、求和、均值、标准差等。
pandas为我们提供了非常强大的函数pivot_table()，该函数就是实现数据透视表功能的。对于上面所说的一些聚合函数，可以通过参数aggfunc设定。我们先看看这个函数的语法和参数吧：

1. pivot_table(data,values=None,
2. index=None,
3. columns=None,
4. aggfunc=‘mean‘,
5. fill_value=None,
6. margins=False,
7. dropna=True,
8. margins_name=‘All‘)
9. data：需要进行数据透视表操作的数据框
10. values：指定需要聚合的字段
11. index：指定某些原始变量作为行索引
12. columns：指定哪些离散的分组变量
13. aggfunc：指定相应的聚合函数
14. fill_value：使用一个常数替代缺失值，默认不替换
15. margins：是否进行行或列的汇总，默认不汇总
16. dropna：默认所有观测为缺失的列
17. margins_name：默认行汇总或列汇总的名称为‘All‘

我们仍然以student表为例，来认识一下数据透视表pivot_table函数的用法：
对一个分组变量（Sex），一个数值变量（Height）作统计汇总

对一个分组变量（Sex），两个数值变量（Height,Weight）作统计汇总

对两个分组变量（Sex，Age)，两个数值变量（Height,Weight）作统计汇总

很显然这样的结果并不像Excel中预期的那样，该如何变成列联表的形式的？很简单，只需将结果进行非堆叠操作（unstack）即可：

看，这样的结果是不是比上面那种看起来更舒服一点？

使用多个聚合函数

有关更多数据透视表的操作，可参考《Pandas透视表（pivot_table）详解》一文，链接地址：http://python.jobbole.com/81212/

八、多层索引的使用

最后我们再来讲讲pandas中的一个重要功能，那就是多层索引。在序列中它可以实现在一个轴上拥有多个索引，就类似于Excel中常见的这种形式：

对于这样的数据格式有什么好处呢？pandas可以帮我们实现用低维度形式处理高维数数据，这里举个例子也许你就能明白了：

对于这种多层次索引的序列，取数据就显得非常简单了：

对于这种多层次索引的序列，我们还可以非常方便的将其转换为数据框的形式：

以上针对的是序列的多层次索引，数据框也同样有多层次的索引，而且每条轴上都可以有这样的索引，就类似于Excel中常见的这种形式：

我们不妨构造一个类似的高维数据框：

同样，数据框中的多层索引也可以非常便捷的取出大块数据：

在数据框中使用多层索引，可以将整个数据集控制在二维表结构中，这对于数据重塑和基于分组的操作（如数据透视表的生成）比较有帮助。
就拿student二维数据框为例，我们构造一个多层索引数据集：

讲到这里，我们关于pandas模块的学习基本完成，其实在掌握了pandas这8个主要的应用方法就可以灵活的解决很多工作中的数据处理、统计分析等任务。有关更多的pandas介绍，可参考pandas官方文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.0/whatsnew.html。                                                                         

Python的pandas包的学习