学习目标：

一，掌握 数据结构分析，索引操作及高级索引

二，掌握 算术运算与数据对齐，数据排序

三，掌握 统计计算与描述 ，层次化索引

四，掌握 读写数据操作

学习内容：

1.Pandas的数据结构分析

Series:类似一维数组的对象，它能够保存任何类型的数据，主要由一组数据和与之相关的索引两部分构成。

构造方法创建：

class pandas.Series（data = None，index = None，dtype = None， name = None，copy = False，fastpath = False）

# 创建Series类对象
ser_obj = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 创建Series类对象，并指定索引
ser_obj = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

#使用dict进行构建
year_data = {2001: 17.8, 2002: 20.1, 2003: 16.5} ser_obj2 = pd.Series(year_data)

# 获取ser_obj的索引
ser_obj.index

# 获取ser_obj的数据
ser_obj.values

# 获取位置索引3对应的数据
ser_obj[3]

DataFrame:是一个类似于二维数组或表格（如excel）的对象，它每列的数据可以是不同的数据类型。                               

注： DataFrame的索引不仅有行索引，还有列索引，数据可以有多列。

构造方法创建：

pandas.DataFrame（data = None，index = None，columns = None， dtype = None，copy = False ）

# 创建数组
demo_arr = np.array([['a', 'b', 'c'],

                               ['d', 'e', 'f']])

# 基于数组创建DataFrame对象
df_obj = pd.DataFrame(demo_arr)

#按照指定索引的顺序进行排列
df_obj = pd.DataFrame(demo_arr, columns=['No1', 'No2', 'No3'])

# 通过列索引的方式获取一列数据
element = df_obj['No2']

# 查看返回结果的类型
type(element)

# 通过属性获取列数据
element = df_obj.No2

# 查看返回结果的类型
type(element)

# 增加No4一列数据
df_obj['No4'] = ['g', 'h']

# 删除No3一列数据
del df_obj['No3']

  2.Pandas索引操作及高级索引

 Pandas中的索引都是Index类对象，又称为索引对象，该对象是不可以进行修改的，以保障数据的安全。

 Pandas还提供了很多Index的子类，常见的有如下几种:

（1）Int64Index：针对整数的特殊Index对象。

（2）MultiIndex：层次化索引，表示单个轴上的多层索引。

（3）DatetimeIndex：存储纳秒寄时间戳。

reindex()作用是对原索引和新索引进行匹配，也就是说，新索引含有原索引的数据，而原索引数据按照新索引排序。                 

注：如果新索引中没有原索引数据，那么程序不仅不会报错，而且会添加新的索引，并将值填充为NaN或者使用fill_vlues()填充其他值。

reindex()方法的语法格式如下：

#index：用作索引的新序列。
#method：插值填充方式。
#fill_value：引入缺失值时使用的替代值。
#limit：前向或者后向填充时的最大填充量。

DataFrame.reindex（labels = None，index = None，
columns = None，axis = None，method = None，
copy = True，level = None，fill_value = nan，limit = None，tolerance = None ）

#使用fill_value参数来指定缺失值
ser_obj.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'],
                                  fill_value = 6)

如果期望使用相邻的元素值进行填充，则可以使用method参数，该参数对应的值有多个。

 Series有关索引的用法类似于NumPy数组的索引，只不过Series的索引值不只是整数。如果我们希望获取某个数据，既可以通过索引的位置来获取，也可以使用索引名称来获取。

ser_obj = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
ser_obj[2]    # 使用索引位置获取数据
ser_obj['c']   # 使用索引名称获取数据

ser_obj[2: 4]           # 使用位置索引进行切片
ser_obj['c': 'e']        # 使用索引名称进行切片

# 通过不连续位置索引获取数据集
ser_obj[[0, 2, 4]]
# 通过不连续索引名称获取数据集
ser_obj[['a', 'c', 'd']]

# 创建布尔型Series对象
ser_bool = ser_obj > 2
# 获取结果为True的数据
ser_obj[ser_bool]

虽然DataFrame操作索引能够满足基本数据查看请求，但是仍然不够灵活。为此，Pandas库中提供了操作索引的方法来访问数据，具体包括：

loc：基于标签索引（索引名称），用于按标签选取数据。当执行切片操作时，既包含起始索引，也包含结束索引。

iloc：基于位置索引（整数索引），用于按位置选取数据。当执行切片操作时，只包含起始索引，不包含结束索引。

3.算术运算与数据对齐

Pandas执行算术运算时，会先按照索引进行对齐，对齐以后再进行相应的运算，没有对齐的位置会用NaN进行补齐。

如果希望不使用NAN填充缺失数据，则可以在调用add方法时提供fill_value参数的值，fill_value将会使用对象中存在的数据进行补充。

# 执行加法运算，补充缺失值
obj_one.add(obj_two, fill_value = 0)

4.数据排序

Pandas中按索引排序使用的是sort_index()方法，该方法可以用行索引或者列索引进行排序。

#axis：轴索引，0表示index（按行），1表示columns（按列）。
#level：若不为None，则对指定索引级别的值进行排序。
#ascending：是否升序排列，默认为True表示升序。

sort_index（axis = 0，level = None，ascending = True，inplace = False，kind =' quicksort '，na_position ='last'，sort_remaining = True ）

#按索引对Series进行分别排序
ser_obj = pd.Series(range(10, 15), index=[5, 3, 1, 3, 2])
# 按索引进行升序排列
ser_obj.sort_index()
# 按索引进行降序排列
ser_obj.sort_index(ascending = False)

#按索引对DataFrame进行分别排序
df_obj = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3, 3), 
               index=[4, 3, 5]) 
# 按行索引升序排列
df_obj.sort_index()
# 按行索引降序排列
df_obj.sort_index(ascending=False)

Pandas中用来按值排序的方法为sort_values()，该方法的语法格式如下。

sort_values(by,axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort',na_position='last')
#by参数表示排序的列，na_position参数只有两个值：first和last，若设为first，则会将NaN值放在开头；若设为False，则会将NaN值放在最后。

#按值的大小对Series进行排序
ser_obj = pd.Series([4, np.nan, 6, np.nan, -3, 2])
# 按值升序排列
ser_obj.sort_values()

#sort_values()方法可以根据一个或多个列中的值进行排序
df_obj = pd.DataFrame([[0.4, -0.1, -0.3, 0.0], 
                                      [0.2, 0.6, -0.1, -0.7],
                                      [0.8, 0.6, -0.5, 0.1]])
# 对列索引值为2的数据进行排序
df_obj.sort_values(by=2)

5.统计计算与描述

Pandas为我们提供了非常多的描述性统计分析的指标方法，比如总和、均值、最小值、最大值等。

 如果希望一次性输出多个统计指标，则我们可以调用describe()方法实现，语法格式如下。

describe(percentiles=None, include=None, exclude=None)
#percentiles：输出中包含的百分数，位于[0,1]之间。如果不设置该参数，则默认为[0.25,0.5,0.75]，返回25%，50%，75%分位数

6. 层次化索引

定义：层次化索引可以理解为单层索引的延伸，即在一个轴方向上具有多层索引。

对于两层索引结构来说，它可以分为内层索引和外层索引。

 Series和DataFrame均可以实现层次化索引，最常见的方式是在构造方法的index参数中传入一个嵌套列表。

 mulitindex_series = pd.Series([15848,13472,12073.8,7813,
                                                   7446,6444,15230,8269],
   	                      index=[['河北省','河北省','河北省','河北省',
   	                                    '河南省','河南省','河南省','河南省'],
   	                                   ['石家庄市','唐山市','邯郸市','秦皇岛市',
   	                                    '郑州市','开封市','洛阳市','新乡市']])

 注：在创建层次化索引对象时，嵌套函数中两个列表的长度必须是保持一致的，否则将会出现ValueError错误。

还可以通过MultiIndex类的方法构建一个层次化索引，该类提供了3种创建层次化索引的方法：

MultiIndex.from_tuples()：将元组列表转换为MultiIndex。

MultiIndex.from_arrays()：将数组列表转换为MultiIndex。

MultiIndex.from_product()：从多个集合的笛卡尔乘积中创建一个MultiIndex。

from_tuples()方法可以将包含若干个元组的列表转换为MultiIndex对象，其中元组的第一个元素作为外层索引，元组的第二个元素作为内层索引

list_tuples = [('A','A1'), ('A','A2'), ('B','B1'),('B','B2'), ('B','B3')]
# 根据元组列表创建一个MultiIndex对象
multi_index = MultiIndex.from_tuples(tuples=list_tuples, 
                        names=[ '外层索引', '内层索引'])

 from_arrays()方法是将数组列表转换为MultiIndex对象，其中嵌套的第一个列表将作为外层索引，嵌套的第二个列表将作为内层索引。

multi_array = MultiIndex.from_arrays(arrays =[['A', 'B', 'A', 'B', 'B'], 
                                                                              ['A1', 'A2', 'B1', 'B2', 'B3']],
                                                                names=['外层索引','内层索引'])

 from_product()方法表示从多个集合的笛卡尔乘积中创建一个MultiIndex对象

numbers = [0, 1, 2]
colors = ['green', 'purple']
multi_product = pd.MultiIndex.from_product(iterables=[numbers, colors], 
						   names=['number', 'color'])

 在Pandas中，交换分层顺序的操作可以使用swaplevel()方法来完成。

# 交换外层索引与内层索引位置
ser_obj.swaplevel()

 要想按照分层索引对数据排序，则可以通过sort_index()方法实现。

sort_index（axis = 0，level = None，ascending = True，inplace = False，kind =' quicksort '，na_position ='last'，
sort_remaining = True，by = None ）

7. 读写数据操作

to_csv()方法的功能是将数据写入到CSV文件中

to_csv(path_or_buf=None,sep=',',na_rep='',float_format=None,columns=None,header=True, index=True, index_label=None, mode='w‘, ...)

 read_csv()函数的作用是将CSV文件的数据读取出来，转换成DataFrame对象展示。

read_csv(filepath_or_buffer,sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, prefix=None, ...)

 注：read_csv()与read_table()函数的区别在于使用的分隔符不同，前者使用“，”作为分隔符，而后者使用“t”作为分隔符。

to_excel()方法的功能是将DataFrame对象写入到Excel工作表中。

to_excel(excel_writer,sheet_name='Sheet1',na_rep='',
float_format=None, columns=None, header=True, index=True, ...)

 read_excel()函数的作用是将Excel中的数据读取出来，转换成DataFrame展示。

pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None, **kwds)

 对于网页中的表格，可以使用read_html()函数进行读取，并返回一个包含多个DataFrame对象的列表。

pandas.read_html(io, match='.+', flavor=None,header=None, index_col=None,skiprows=None, attrs=None)

 Pandas的io.sql模块中提供了常用的读写数据库函数。

 注：在连接mysql数据库时，这里使用的是mysqlconnector驱动，如果当前的Python环境中没有改模块，则需要使用pip install mysqlconnector命令安装该模块。

read_sql()函数既可以读取整张数据表，又可以执行SQL语句。

pandas.read_sql(sql,con,index_col=None,coerce_float=True,params=None,parse_dates=None, columns=None, chunksize=None)

注：通过create_engine()函数创建连接时，需要指定格式如下：'数据库类型+数据库驱动名称://用户名:密码@机器地址:端口号/数据库名'。 

to_sql()方法的功能是将Series或DataFrame对象以数据表的形式写入到数据库中。

to_sql（name，con，schema = None，if_exists ='fail'，index = True，index_label = None，chunksize = None，dtype = None ）