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Pandas数据结构Series：基本概念及创建
"一维数组"Serise
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import numpy as np
import pandas as pd
import time
# Series 数据结构
# Series 是带有标签的一维数组，可以保存任何数据类型（整数，字符串，浮点数，Python对象等）,轴标签统称为索引
# 导入numpy、pandas模块
s=pd.Series(np.random.rand(5))
#查看数据，数据类型
print(s)
print(type(s))
# .index查看series索引，类型为rangeindex
# .values查看series值，类型是ndarray
print(s.index,type(s.index))
print(s.values,type(s.values))
# 核心：series相比于ndarray，是一个自带索引index的数组 → 一维数组 + 对应索引
# 所以当只看series的值的时候，就是一个ndarray
# series和ndarray较相似，索引切片功能差别不大
# series和dict相比，series更像一个有顺序的字典（dict本身不存在顺序），其索引原理与字典相似（一个用key，一个用index）
print("========创建series三中方法=========")
#由字典创建，字典的key就是index，values就是values
dic={"a":"1","b":"2","c":"3","d":"4"}
s=pd.Series(dic)
print(s)
# 注意：key肯定是字符串，假如values类型不止一个会怎么样？ → dic = {'a':1 ,'b':'hello' , 'c':3, '4':4, '5':5}
# Series 创建方法二：由数组创建(一维数组)
arr=np.random.rand(5)
s=pd.Series(arr)
print(s)
# 默认index是从0开始，步长为1的数字
s=pd.Series(arr,index=['a','b','c','d','e'])
print(s)
# Series 创建方法三：由标量创建
s=pd.Series(10,index=range(4))
print(s)
# 如果data是标量值，则必须提供索引。该值会重复，来匹配索引的长度
# Series 名称属性：name
s1=pd.Series(np.random.randn(5))
print(s1)
print("====================")
s2=pd.Series(np.random.randn(5),name="test")
print(s2)
print(s1.name,s2.name,type(s2.name))
print("====================")
#name为Series的一个参数，创建一个数组的 名称
# .name方法：输出数组的名称，输出格式为str，如果没用定义输出名称，输出为None
s3=s2.rename("hehehe")
print(s3)
print(s3.name,s2.name)
# .rename()重命名一个数组的名称，并且新指向一个数组，原数组不变
#rand()和randn()的区别
#rand():随机样本位于[0, 1)中
#randn():标准正态分布中返回一个或多个样本值。
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Pandas数据结构Series：索引
位置下标 / 标签索引 / 切片索引 / 布尔型索引
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print("=======Pandas数据结构Series：索引=======")
s=pd.Series(np.random.rand(5))
print(s)
print(s[0],type(s[0]),s[0].dtype)
print(float(s[0]),type(float(s[0])))
# print(s[-1])
# 位置下标从0开始
# 输出结果为numpy.float格式，
# 可以通过float()函数转换为python float格式
# numpy.float与float占用字节不同
# s[-1]结果如何？
print("======索引切片========")
s1=pd.Series(np.random.rand(5))
print(s1)
s2=pd.Series(np.random.rand(5))
print(s2)
print(s1[1:4],s1[4])
# 注意：用index做切片是末端包含
print(s2[0:3],s2[3])
print("===================")
print(s2[:-1])
print(s2[::2])
# 下标索引做切片，和list写法一样
print("=========布尔型索引======")
s=pd.Series(np.random.rand(3)*100)
s[4]=None #添加一个空值
print(s)
bs1=s>50
bs2=s.isnull()
bs3=s.notnull()
print(bs1,type(bs1),bs1.dtype)
print(bs2,type(bs2),bs2.dtype)
print(bs3,type(bs3),bs3.dtype)
# 数组做判断之后，返回的是一个由布尔值组成的新的数组
# .isnull() / .notnull() 判断是否为空值 (None代表空值，NaN代表有问题的数值，两个都会识别为空值)
print(s[s>50])
print(s[bs3])
# 布尔型索引方法：用[判断条件]表示，其中判断条件可以是 一个语句，或者是 一个布尔型数组！
print("============= Pandas数据结构Series：基本技巧====================")
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Pandas数据结构Series：基本技巧
数据查看 / 重新索引 / 对齐 / 添加、修改、删除值
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#查看数组
s=pd.Series(np.random.rand(50))
# .head()查看头部数据
# .tail()查看尾部数据
# 默认查看5条
print(s.tail(10))
print(s.head())
print("============# 重新索引reindex==============")
# .reindex将会根据索引重新排序，如果当前索引不存在，则引入缺失值
s=pd.Series(np.random.rand(3),index=['a','b','c'])
print(s)
# .reindex()中也是写列表
# 这里'd'索引不存在，所以值为NaN
s1=s.reindex(['a','b','c','d'])
print(s1)
# fill_value参数：填充缺失值的值
s2=s.reindex(['a','b','c','d'],fill_value=0)
print(s2)
print("========Series对齐==========")
s1=pd.Series(np.random.rand(3),index=['Jack','Marry', 'Tom'])
s2=pd.Series(np.random.rand(3),index=['Jack','Marry', 'Tom'])
print(s1)
print(s2)
print(s1+s2)
# Series 和 ndarray 之间的主要区别是，Series 上的操作会根据标签自动对齐
# index顺序不会影响数值计算，以标签来计算
# 空值和任何值计算结果扔为空值
print("=======#删除：drop==========")
s=pd.Series(np.random.rand(5),index=list('ngjur'))
print(s)
s1=s.drop('n')
s2=s.drop(['g','j'])
print(s1)
print(s2)
print(s)
# drop 删除元素之后返回副本(inplace=False)
print("========添加=======")
s1=pd.Series(np.random.rand(5))
s2=pd.Series(np.random.rand(5),index=list("ngjur"))
print(s1)
print(s2)
s1[5]=100
s2['a']=100
print(s1)
print(s2)
print("================")
# 直接通过下标索引/标签index添加值
s3=s1.append(s2)
print(s3)
# 通过.append方法，直接添加一个数组
# .append方法生成一个新的数组，不改变之前的数组
print("=======修改======")
s=pd.Series(np.random.rand(3),index=['a','b','c'])
print(s)
