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前言：
1. 创建Series数组：
2. 创建DataFrame数组：
使用字典来创建DataFrame：
使用列表来创建DataFrame：
使用Series数组创建DataFrame：
使用numpy函数创建DataFrame：
3. 在DataFrame数组中添加其他DataFrame数组——concat()函数：
4. DataFrame数组中列与列之间的运算：
5. 两种删除列的方法——del 和pop():
del：
pop()：
前言：
本文对pandas不做过多的解释，主要内容为利用numpy的基本技巧创建DaraFrame数组，仅为个人学习记录+复习，如有错误请指出。
注意：在pandas内部往往会用到很多与numpy有关的函数，千万不要弄混，一定铭记numpy和pandas是两个不同的三方库，pandas是在numpy的基础上建立的三方库，其很多内容都与numpy有着异曲同工之妙。
1. 创建Series数组：
顾名思意，Series在英文中表示的是：系列。好，这个数组指的就是一列。（注意是一列，不是一行）
由于单为一列，所以在创建Series数组的时候，可以使用np.arange()输出一段一维数组，再放到np.Series()中。
sm = np.arange(0, 20, 2)
smp = pd.Series(sm)
# ！！！！这里注意！！！！
# np.arange()函数的参数，要么只写一个end，要么三个全写，不能只写end，step，不写start，会返回空数 # 组
print(sm)
print(pd.Series(sm))
'''
[ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18]
打印出来的Series数据结构如下：
0 0
1 2
2 4
3 6
4 8
5 10
6 12
7 14
8 16
9 18
dtype: int32
'''
会发现，前面多了一串数字（0~9），很眼熟，像是索引。没错，这就是Series默认的index，如果你觉得报看，可以换掉（具体操作如下）；你要说这表也没个column，这个没办法满足，其函数内部米有。那能加吗？能，放在DataFrame里面就可以了。
smp = pd.Series(sm, index=[7, 5, 3000, 0, 2, 4, 1, 8, 73, 88])
print(smp)
'''
7 0
5 2
3000 4
0 6
2 8
4 10
1 12
8 14
73 16
88 18
dtype: int32
'''
至此，Series的大部分内容都已经过了一遍，用pycharm的时候会发现，其参数还有一个dtype=，这个已经是老朋友了，可以更改数据类型。
2. 创建DataFrame数组：
DataFrame和Series最大的区别就是，DataFrame为多行多列，Series为多行单列。
使用字典来创建DataFrame：
chart = {
"ID": ["1", "2", "3", "4", "5"],
"name": ["abi", "baxi", "cine", "deker", "ebby"],
"gender": [True, False, True, False, False],
"age": [19, 10, 29, 19, 29],
"score": [99, 40, 89, 70, 30]
}
finalChart = pd.DataFrame(chart)
使用列表来创建DataFrame：
chart1 = pd.DataFrame([[1, "abi", True, 19, 99], [2, "baxi", False, 10, 40]],
columns=["ID", "name", "gender", "age", "score"])
使用Series数组创建DataFrame：
dd = {'one': pd.Series([11, 22, 33, 99], index=[1, 2, 3, 4]),
'two': pd.Series([55, 66, 7], index=[1, 2, 3], dtype=int)}
dc = pd.DataFrame(dd)
'''
one two
1 11 55.0
2 22 66.0
3 33 7.0
4 99 NaN
'''
这里注意：Series是没有列标签的，因此我们需要用字典赋予其一个列标签。没有对齐的部分则用NAN补齐。
使用numpy函数创建DataFrame：
am1 = pd.DataFrame(np.random.rand(1, 3), columns=['a', 'b', 'c'])
am2 = pd.DataFrame(np.random.rand(3, 3), columns=['a', 'b', 'c'])
print(am1, am2)
'''
a b c
0 0.561229 0.789217 0.438709 a b c # 从下一行开始才是第二个数组
0 0.415782 0.719267 0.210404
1 0.363728 0.759833 0.190822
2 0.332160 0.196373 0.290467
'''
除了使用np.random()下的函数之外，还可以使用np.arange()：
wb = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(5, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
'''
a b c d
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
2 8 9 10 11
3 12 13 14 15
4 16 17 18 19
'''
3. 在DataFrame数组中添加其他DataFrame数组——concat()函数：
chart = {
"ID": ["1", "2", "3", "4", "5"],
"name": ["abi", "baxi", "cine", "deker", "ebby"],
"gender": [True, False, True, False, False],
"age": [19, 10, 29, 19, 29],
"score": [99, 40, 89, 70, 30]
}
finalChart = pd.DataFrame(chart)
bChat = {
"height": [12, 13, 13, 14, 13]
}
bChat1 = pd.DataFrame(bChat)
# 以上创建两个DataFrame
'''axis=1'''
finalChart = pd.concat([finalChart, bChat1], axis=1)
print(finalChart)
'''
ID name gender age score height
0 1 abi True 19 99 12
1 2 baxi False 10 40 13
2 3 cine True 29 89 13
3 4 deker False 19 70 14
4 5 ebby False 29 30 13
'''
finalChart = pd.concat([bChat1, finalChart], axis=1)
'''两个数组位置调换'''
print(finalChart)
'''
height ID name gender age score
0 12 1 abi True 19 99
1 13 2 baxi False 10 40
2 13 3 cine True 29 89
3 14 4 deker False 19 70
4 13 5 ebby False 29 30
'''
pandas里面也可以使用append()，不过会出现即将删除append()的提示，并建议使用concat()，可以认为这两个函数是相同的，但是，千万不要和numpy中的append()函数混淆！
4. DataFrame数组中列与列之间的运算：
加减乘除：（举两个例子：加法、求整数商）
dd = {'one': pd.Series([11, 22, 33, 99], index=[1, 2, 3, 4]),
'two': pd.Series([55, 66, 7], index=[1, 2, 3], dtype=int)}
dc = pd.DataFrame(dd)
dc['three'] = pd.DataFrame([23, 4, 566, 88], index=[1, 2, 3, 4])
'''
one two three
1 11 55.0 23
2 22 66.0 4
3 33 7.0 566
4 99 NaN 88
'''
'加法'
dc['four'] = dc['three'] + dc['two']
print(dc)
'''
one two three four
1 11 55.0 23 78.0
2 22 66.0 4 70.0
3 33 7.0 566 573.0
4 99 NaN 88 NaN
'''
'求整数商'
dc['four'] = dc['three'] // dc['two']
print(dc)
'''
one two three four
1 11 55.0 23 0.0
2 22 66.0 4 0.0
3 33 7.0 566 80.0
4 99 NaN 88 NaN
'''
5. 两种删除列的方法——del 和pop():
del：
del 类似于字典中删除键值对的操作，严格意义上来说，算不上是函数吧……瞎猜的。可以删除任意一列。
del dc['three']
print(dc)
'''
one two four
1 11 55.0 78.0
2 22 66.0 70.0
3 33 7.0 573.0
4 99 NaN NaN
'''
pop()：
依然可以删除任意一列。
dc.pop('two') # 不需要赋值，直接在数组上进行运算，pop函数内传入的参数名就是列名。
print(dc)
'''
one four
1 11 78.0
2 22 70.0
3 33 573.0
4 99 NaN
'''
忽然想起，栈（列表）中的pop不传入参数，是否默认挤出最末尾的元素？如果这里不传入参数会发生什么？
会报错。
日拱一卒，功不唐捐。
