Pandas数据分析库——20行代码

Pandas是基于Numpy的一套数据分析工具.
Series对象，它是创建一个一维的列表（数组），怎么叫也不太清楚，非常的混乱，但是一定要留心别人是怎么叫的，首先要有一个宏观的认识。Series对象创建的是一个带有索引号的数组，所以Series包含两个非常重要的参数，value和index。
使用代码创建一个Series

import pandas as pd
data = pd.Series([1,2,3,4,5])
data

运行结果

运行结果中第一列是索引号，第二列是数组，索引号可以按照自己的习惯或者要求重新赋值，例如

data = pd.Series([2,3,5,3,1],index=list('abcde'))
data

运行结果

还可以使用字典创建Series对象，因为字典都是键值对的形式存在，故创建的Series对象中的索引为键，代码如下

dict1={'bj':100,'sh':120,'jn':300,'yc':400}
data = pd.Series(dict1)
data

运行结果

DataFrame对象，直接上代码，还是算了吧，简单的总结一下，DataFrame对象可以创建一个表，需要传进两个Series对象，或许可以传进更多的Series对象，代码如下

population_dict={'beijing':1200,'shanghai':1300,'guangzhou':1250}
area_dict={'beijing':120,'shanghai':130,'guangzhou':125}
population_Series=pd.Series(population_dict)
area_Series=pd.Series(area_dict)
city=pd.DataFrame({'area':area_Series,'population':population_Series})
city

运行结果

DataFrame就是往里边传Series对象，可以用字典的形似，可以用列表的形式，使用字典的话键作为前边的索引，使用列表的时候需要给指定索引index=（），代码如下

population_dict={'beijing':1200,'shanghai':1300,'guangzhou':1250}
area_dict={'beijing':120,'shanghai':130,'guangzhou':125}
population_Series=pd.Series(population_dict)
area_Series=pd.Series(area_dict)
city=pd.DataFrame([area_Series,population_Series],index=('人口','面积'))
city

运行结果