1. Series对象

　　由于series对象很简单，跟数组类似，但多了一些额外的功能，偷个懒，用思维导图表示

2. DaraFrame对象

　　DataFrame将Series的使用场景由一维扩展到多维，数据结构跟Excel工作表极为相似，说白了就是矩阵

1. 定义DataFrame对象

　　DataFrame对象的构造分三部分：数据data，行标签index和列标签columns，下面给出三种构造方法

data = {'color':['blue','green','yellow','red','white'],

        'object':['ball','pen','pencil','paper','mug'],

        'price':[1.2,1.0,0.6,0.9,1.7]}

#构造DataFrame方法1

frame1 = pd.DataFrame(data)

print(frame1)

#构造DataFrame方法2

frame2 = pd.DataFrame(data,columns=['object','price'])

print(frame2)

#构造DataFrame方法3

frame3 = pd.DataFrame(data,columns=['object','price'],index=['a','b','c','d','e'])

print(frame3)

　　上面代码中的data可以为字典，ndarray和matrix对象

2. 选取元素

　　（1）获取行标（index）--->frame.index

　　（2）获取列标（columns）--->frame.columns

　　（3）获取数据结构中的所有元素 --->frame.values

　　（4）获取每一列的元素 --->frame['price']或frame.price

　　（5）获取dataframe中的行信息，可以使用ix方法的索引和数组方式或frame的切片方法

　　　　frame.ix[2] --->获取第3行的信息

　　　　frame.ix[[2,4]] --->获取第3行和第5行的信息

　　　　frame[1:3] --->获取索引为1和2的行信息

　　（6）获取指定cell元素 --->frame['price'][3]

　　（7）根据元素值进行筛选，比如：--->frame[frame < 12]

3. 赋值

　　通过选取元素同样的逻辑就能增加和修改元素

　　（1）修改指定元素的值 --->frame['price'][3] = 8.6

　　（2）增加新列new,指定每行的值都为12 --->frame['new'] = 12

　　（3）更新指定列的内容 --->frame['new'] = [1,2,3,4,5]

　　　　同样也可以使用Series对象为列赋值

array = np.arange(5)

series = pd.Series(array,index=['a','b','c','d','e'])

print(series)

frame3['new'] = series

print(frame3)

　　输出：

4. 删除指定行和列

　　删除指定行和指定列都使用drop函数

　　例：

#删除标签为'a'和'b'的行

frame4 = frame3.drop(['a','b'],axis=0,inplace=False)

print('删除指定行：\n',frame4)

#删除标签为'price'的列

frame5 = frame3.drop(['price'],axis=1,inplace=False)

print('删除指定列：\n',frame5)

　　输出：

3. 统计函数

　　和：sum()：

　　均值：mean()

　　计算多个统计量：describe()

　　相关性：corr()

　　协方差：cov()

array = np.array([[1,4,3,6],[4,5,6,1],[3,3,1,5],[4,1,6,4]])

index = ['red','blue','yellow','white']

columns = ['ball','pen','pencil','paper']

frame = pd.DataFrame(array,index=index,columns=columns)

print(frame)

print(frame.corr())

print(frame.cov())

4. 数据筛选

    a   b   c

（1）单条件筛选

df[df['a']>]

# 如果想筛选a列的取值大于30的记录,但是之显示满足条件的b，c列的值可以这么写

df[['b','c']][df['a']>]

# 使用isin函数根据特定值筛选记录。筛选a值等于30或者54的记录

df[df.a.isin([, ])]

（2）多条件筛选

　　可以使用&（并）与| （或）操作符或者特定的函数实现多条件筛选

# 使用&筛选a列的取值大于30，b列的取值大于40的记录

df[(df['a'] > ) & (df['b'] > )]

（3）索引筛选

a. 切片操作

　　df[行索引，列索引]或df[[列名1，列名2]]

#使用切片操作选择特定的行

df[:]

#传入列名选择特定的列

df[['a','c']]

b. loc函数

　　当每列已有column name时，用 df [ ‘a’ ] 就能选取出一整列数据。如果你知道column names 和index，且两者都很好输入，可以选择 .loc同时进行行列选择。

In []: df.loc[,'c']

Out[]: 

In []: df.loc[:,['a','c']]

Out[]:

    a   c

In []: df.loc[[,,],['a','c']]

Out[]:

    a   c

c. iloc函数

　　如果column name太长，输入不方便，或者index是一列时间序列，更不好输入，那就可以选择 .iloc了，该方法接受列名的index,iloc 使得我们可以对column使用slice（切片）的方法对数据进行选取。这边的 i 我觉得代表index，比较好记点。

In []: df.iloc[,]

Out[]: 

In []: df.iloc[:,[,]]

Out[]:

    a   c

In []: df.iloc[[,,],[,]]

Out[]:

    a   c

In []: df.iloc[[,,],:]

Out[]:

    a   b

d. ix函数

　　ix的功能更加强大，参数既可以是索引，也可以是名称，相当于，loc和iloc的合体。需要注意的是在使用的时候需要统一，在行选择时同时出现索引和名称，同样在同行选择时同时出现索引和名称。

df.ix[:,['a','b']]

Out[]:

    a   b

In []: df.ix[[,,],['a','b']]

Out[]:

    a   b

In []: df.ix[[,,],[,]]

Out[]:

    a   c

e. at函数

　　根据指定行index及列label，快速定位DataFrame的元素，选择列时仅支持列名。

In []: df.at[,'a']

Out[]:

f. iat函数

　　与at的功能相同，只使用索引参数

In []: df.iat[,]

Out[]:

5. csv操作

　　csv文件内容

Supplier Name,Invoice Number,Part Number,Cost,Purchase Date

Supplier X,-,,$500.00 ,//

Supplier X,-,,$500.00 ,//

Supplier X,-,,$750.00 ,//

Supplier X,-,,$750.00 ,//

Supplier Y,-,,$250.00 ,//

Supplier Y,-,,$250.00 ,//

Supplier Y,-,,$125.00 ,//

Supplier Y,-,,$125.00 ,//

Supplier Z,-,,$615.00 ,//

Supplier Z,-,,$615.00 ,//

Supplier Z,-,,$615.00 ,//

Supplier Z,-,,$615.00 ,//

（1）csv文件读写

　　关于read_csv函数中的参数说明参考博客：https://blog.csdn.net/liuweiyuxiang/article/details/78471036

import pandas as pd

# 读写csv文件

df = pd.read_csv("supplier_data.csv")

df.to_csv("supplier_data_write.csv",index=None)

（2）筛选特定的行

#Supplier Nmae列中姓名包含'Z'，或者Cost列中的值大于600

print(df[df["Supplier Name"].str.contains('Z')])

print(df[df['Cost'].str.strip('$').astype(float) > ])

print(df.loc[(df["Supplier Name"].str.contains('Z'))|(df['Cost'].str.strip('$').astype(float) > 600.0),:])

#行中的值属于某个集合

li = [,]

print(df[df['Part Number'].isin(li)])

print(df.loc[df['Part Number'].astype(int).isin(li),:])

#行中的值匹配某个模式

print(df[df['Invoice Number'].str.startswith("001-")])

（3）选取特定的列

#选取特定的列

#列索引值,打印1，3列

print(df.iloc[:,::])

#列标题打印

print(df.loc[:,["Invoice Number", "Part Number"]])

#选取连续的行

print(df.loc[:,:])

巴特西

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