Python里将dataframe数据转换为series dataframe转化为series

为什么需要Pandas

在之前的博客中介绍了numpy，numpy已经能够帮我们去处理需要处理的数值，并且提供了各种运算方法，还可以从txt，csv中读取数据。那么pandas又有什么更大的用处呢？

pandas除了处理数值之外(基于numpy)，还能够帮助我们处理其他类型的数据。并且还可以从数据库乃至剪切板读取数据。而且提供了更多集成的方法辅助我们进行运算以及统计。

Pandas中常用的数据类型分为两类，一种是Series， 一维，类似于带标签数组。另一种是DataFrame 二维，类似于Series的容器。

Series

类似于数组的创建，Series可以直接使用数组进行初始化，并且使用index参数来设置数组中元素的标签：

t=pd.Series([1,3,42,52,31,1,2])
t

结果：
0     1
1     3
2    42
3    52
4    31
5     1
6     2
dtype: int64

t=pd.Series([1,3,42,52,31,1,2],index=list("abcdefg"))
print(t)
t=pd.Series([1,3,42,52,31,1,2],index=[string.ascii_uppercase[i] for i in range(7)])
print(t)
t=t.astype(float)
print(t)

结果：
a     1
b     3
c    42
d    52
e    31
f     1
g     2
dtype: int64
A     1
B     3
C    42
D    52
E    31
F     1
G     2
dtype: int64
A     1.0
B     3.0
C    42.0
D    52.0
E    31.0
F     1.0
G     2.0
dtype: float64

类似于ndarray，Series也有dtype属性，并且可以用astype修改。同时也可以使用ndarray初始化。

因为Series中拥有标签，所以某种意义上Series其实相当于Dictionary。因此Series也可以使用Dictionary初始化：

dic={"name":"Rex","age":23,"height":181}
t=pd.Series(dic)
print(t)
print(t["age"])
print(t[1])

结果：
name      Rex
age        23
height    181
dtype: object
23
23

同时Series中元素的访问既可以用索引，也可以使用标签。

切片类似于ndarray，“：”取连续切片，“，”取不连续切片。不过由于Series只是一维，所以不需要“，”来分隔维数。

Series中可以使用values直接取值，即为一维数组。 

DataFrame

DataFrame其实就是带标签的二维数组，其中每一列都可以看做是有名字的Series。

可以用二维数组创建，也可以同Series一样使用字典创建。：

 

 

diclist=[{"name":"Rex","age":23,"height":181},{"name":"Zunrui","age":18,"height":178}]
t=pd.DataFrame(dic)
print(t)

结果：
     name  age  height
0     Rex   23     181
1  Zunrui   18     178


dic={"name":["Rex","Zunrui","Alice","Bob"],"age":[23,18,35,28],"height":[181,178,161,175]}
t=pd.DataFrame(dic)
print(t)

结果：
     name  age  height
0     Rex   23     181
1  Zunrui   18     178
2   Alice   35     161
3     Bob   28     175

Series是每一个元素都有标签，DataFrame是二维的，每一行都有行标签，参数为index，每一列也有标签，参数为columns。

DataFrame可以根据某一行来进行排序：

DataFrame.sort_values(by=‘##’,axis=0,ascending=True, inplace=False, na_position=‘last’)

参数	含义
by	指定列名(axis=0或’index’)或索引值(axis=1或’columns’)
axis	若axis=0或’index’，则按照指定列中数据大小排序；若axis=1或’columns’，则按照指定索引中数据大小排序，默认axis=0
ascending	是否按指定列的数组升序排列，默认为True，即升序排列
inplace	是否用排序后的数据集替换原来的数据，默认为False，即不替换
na_position	{‘first’,‘last’}，设定缺失值的显示位置

关于切片索引，DataFrame可以使用类似ndarray的方法直接通过索引访问。同时Pandas还提供的loc以及iloc的方法辅助访问。

df.loc通过标签索引行数据

df.iloc则通过位置获取行数据

具体操作等同于ndarray的切片索引方式。需要注意的是在loc中：是左闭右闭的，即冒号前后的数据都会被访问，而一般切片索引中：是左闭右开的，不会选择到冒号后面的数据。

关于Nan

Pandas对于Nan的处理集成了比较多的方法，对比numpy实在是方便很多。

判断数据是否为NaN：   pd.isnull(df),pd.notnull(df)
处理方式1：删除NaN所在的行列dropna (axis=0, how='any', inplace=False)
处理方式2：填充数据，t.fillna(t.mean()),t.fiallna(t.median()),t.fillna(0)
处理为0的数据：t[t==0]=np.nan

当然并不是每次为0的数据都需要处理 计算平均值等情况，nan是不参与计算的，但是0会。之前在numpy的总结中是不能直接使用类似.mean()的，因为在numpy中，一旦nan在数据中参与运算，结果会直接显示为nan，而pandas中则会直接跳过，不需要更复杂的处理来计算去除nan后的结果。