Pandas介绍：数据处理工具。

为什么使用Pandas：

Numpy已经能够帮助我们处理数据，能够结合matplotlib解决部分数据展示等问题，那么pandas学习的目的在什么地方呢？

• 边界的数据处理能力
• 读取文件方便
• 封装了Matplotlib、Numpy的画图和计算

DataFrame类型：

numpy中创建股票涨跌幅数据形式：

• 但是这样的数据形式很难看到存储的是什么样的数据，并且也很难获取相应的数据，不如需要获取某个指定股票的数据，就很难去获取！！

问题：如何让数据更有意义的显示。

具体演示：

数据准备：

将ndarray类型转换为DataFrame类型：

DataFrame既有行索引又有列索引的二维数组。

• 给股票涨跌幅数据增加行列索引，显示效果更佳：
• 增加行索引
  构造行索引序列：
  
• 或是：
  
• 添加行索引：
  
• 增加列索引：
  • 股票的日期是一个时间的序列，我们要实现从前往后的时间还要考虑每月的总天数等，不方便。使用pd.data_range()：用于生成一组连续的时间序列(暂时了解)
    
• 生成一个时间的序列，略过周末非交易日：
  
• 或是：
  
• 日期的形式也可以：
  
• 添加列索引：index代表行索引，columns代表列索引。
  

总结：

1、DataFrame结构

• DataFrame对象既有行索引，又有列索引
  • 行索引，表明不同行，横向索引，叫index
  • 列索引，表明不同列，纵向索引，叫columns
    

DataFrame常用属性：

shape形状属性：

index取行索引列表属性：

columns取列索引列表属性：

values直接获取其中ndarray的值：

T转置属性：

DataFrame常用方法：

head(5)：显示前5行内容。

• 注意：如果不补充参数，默认是前5行，填入参数N则显示前N行。
  

tail(5)：显示后5行内容。

• 注意：如果不补充参数，默认是后5行，填入参数N则显示后N行。
  

DataFrame索引的设置：

• 修改行列索引值：
  
  
  

修改行索引：

• 注意：不能单个设置，只能整体修改。
  
  

修改列索引：

• 注意：不能单个设置，只能整体修改。
  
  

reset_index(drop=True/False)重设索引：

• reset_index(drop=False)
  • 设置新的下标索引
  • drop：默认为False，不删除原来索引，如果为True，删除原来的索引值。
    
    
    
• 默认是drop=False。
  
  

注意：这个是不会修改原数据的。

set_index()以某列值设置为新的索引。

• set_index(keys,drop=True)
  • keys：列索引名称或者列索引名称的列表
  • drop：boolean，default True.当作新的索引，删除原来的索引

准备数据：

• df = pd.DataFrame({“month”: [1, 4, 7, 10], “year”: [2012, 2014, 2013, 2014], “sale”: [55, 40, 84, 31]})
• 注意：以字典的形式创建了一个DataFrame类型。
  

将月份列值设置成新的索引：

• 默认是drop=True：
  
  
  

将多个列的值设置成索引：

• 注：通过刚才的设置，这样DataFrame就变成了一个具有Multilndex的DataFrame

一个MultiIndex的DataFrame是可以用来存储三维数据的。

Multilndex：

• df = pd.DataFrame({“month”: [1, 4, 7, 10], “year”: [2012, 2014, 2013, 2014], “sale”: [55, 40, 84, 31]})
  
  
  
• 多级或分层索引对象。
  • index属性
    • names：levels的名称
    • levels：每个level的元组值
      

(了解，新版本中已废掉了)Panel：

具体使用的api手册：

为什么看不到它的具体数据呢？？？

• 因为电脑是平面的，而Panel是三维的，现在是不能通过二维看三维数据的。通常我们把Panel看作是dataframe的容器：那我们可以索引它其中一个维度，来看到一个dataFrame。

Series：

思考：如果获取DataFrame中某个股票的不同时间数据？这样的结构是什么呢？

准备数据

• 创建一个符合正态分布的10个股票5天的涨跌幅数据
• stock_change = np.random.normal(0, 1, (10, 5))
  
• 将ndarray类型的数据转换为DataFrame类型的数据：
• date = pd.date_range(start=“20180101”, periods=5, freq=“B”)
• stock = [“股票_” + str(i) for i in range(stock_change.shape[0])]
• data = pd.DataFrame(stock_change, index=stock, columns=date)
  
• 取出第2只股票的所有时间列数据：
  
• 我们发现是Series类型，那什么是Series类型呢？
• 什么是Series结构呢？我们直接看下面的图：
  
• 总结：series结构只有行索引。
• 将前面的涨跌幅数据进行转置，然后获取“股票_0”的所有数据：
  
  
  
  

下面这一步相当于是series去获取行索引的值：

• 也可以下面这样获取series类型的数据：
  

创建Series：

• 指定内容，默认索引：
  
  
• 指定内容，指定索引：
  
  

通过字典数据创建：

获取Series数据类型的索引和值：

• 总结：DataFrame类型中有Series类型，Series类型中有ndarray类型，也可以DataFrame是Series的容器，Series是ndarray的容器。

总结：pandas的三种数据结构。

2、Panel

• DataFrame的容器

3、Series

• 带索引的一维数组
• 属性
  • index
  • values

总结：

• DataFrame是Series的容器
• Panel是DataFrame的容器