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为什么要学习pandas? 那么问题来了：
numpy已经能够帮助我们处理数据，能够结合matplotlib解决我们数据分析的问题，那么pandas学习的目的在什么地方呢？
numpy能够帮我们处理处理数值型数据，但是这还不够， 很多时候，我们的数据除了数值之外，还有字符串，还有时间序列等。

比如：我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据

所以，pandas出现了。
什么是Pandas?

Pandas的名称来自于面板数据（panel data）

Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了高级数据结构和数据操作工具，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

• 一个强大的分析和操作大型结构化数据集所需的工具集
  
• 基础是NumPy，提供了高性能矩阵的运算
  
• 提供了大量能够快速便捷地处理数据的函数和方法
  
• 应用于数据挖掘，数据分析
  
• 提供数据清洗功能
  

Pandas的数据结构：

import pandas as pd

Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构: Series和DataFrame
官网： http://pandas.pydata.org/
目录

• Series介绍及其基本操作
  
• DateFrame介绍及其基本操作
  
• Pandas的索引操作详细介绍
  
• Pandas的对齐运算
  
• Pandas的函数应用
  
• 层级索引（hierarchical indexing)
  
• Pandas统计计算和描述
  

Series Series是一种一维标记的数组型对象，能够保存任何数据类型(int, str, float, python object…),包含了数据标签,称为索引。

• 类似一维数组的对象,index =['名字,‘年龄’,‘班级’]
• 由数据和索引组成
• 索引(index)在左，数据(values)在右
• 索引是自动创建的（也可以自己指定）
  
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Series创建

1. 通过list创建

import pandas as pd import numpy as np # 2.1 通过list创建 s1 = pd.Series([1,2,3,4,5]) s1

结果：

01 12 23 34 45 dtype: int64

2. 通过数组创建

# 2.2 通过数组创建 arr1 = np.arange(1,6) print(arr1) s2 = pd.Series(arr1) s2

结果：

[1 2 3 4 5] 01 12 23 34 45 dtype: int32

指定索引名称：

#索引长度和数据长度必须相同。 s2 = pd.Series(arr1,index=['a','b','c','d','e']) s2

结果：

a1 b2 c3 d4 e5 dtype: int32

属性index和values

print(s1.values) print('='*30) print(s1.index)

[1 2 3 4 5] ============================== RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)

3. 通过字典创建

# 2.3 通过字典创建 dict = { 'name':'李宁','age':18,'class':'三班'} s3 = pd.Series(dict,index = ['name','age','class','sex']) s3

结果：

name李宁 age18 class三班 sexNaN dtype: object

Series的基本用法

1. isnull 和 notnull 检查缺失值

# isnull 和 notnull 检查缺失值 print(s3.isnull())#判断是否为空空就是True print('='*30) print(s3.notnull()) #判断是否不为空非空True

结果：

nameFalse ageFalse classFalse sexTrue dtype: bool ============================== nameTrue ageTrue classTrue sexFalse dtype: bool

2. 通过索引获取数据

print(s3) print('='*30) # 下标 print(s3[0]) print('='*30) # 标签名 print(s3['age']) print('='*30) # 选取多个 print(s3[['name','age']])# s3[[1,3]] print('='*30) # 切片 print(s3[1:3]) print('='*30) print(s3['name':'class'])#标签切片 包含末端数据 print('='*30) #布尔索引 print(s2[s2>3])

结果：

name李宁 age18 class三班 sexNaN dtype: object ============================== 李宁 ============================== 18 ============================== name李宁 age18 dtype: object ============================== age18 class三班 dtype: object ============================== name李宁 age18 class三班 dtype: object ============================== 34 45 dtype: int32

3. 索引与数据的对应关系不被运算结果影响

#索引与数据的对应关系不被运算结果影响 print(s2+2) print('='*30) print(s2>2)

结果：

03 14 25 36 47 dtype: int32 ============================== 0False 1False 2True 3True 4True dtype: bool

4. name属性

s2.name = 'temp'#对象名 s2.index.name = 'year'#对象的索引名 s2

结果：

year a1 b2 c3 d4 e5 Name: temp, dtype: int32

5. head和tail方法

print(s2.head(3))#无参数默认前5行 print('='*30) print(s2.tail(2))#无参数尾部默认后5行

结果：

01 12 23 dtype: int32 ============================== 34 45 dtype: int32

DateFrame DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同类型的值。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做是由Series组成的字典（共用同一个索引)，数据是以二维结构存放的。

• 类似多维数组/表格数据(如，excel,R中的data.frame)
• 每列数据可以是不同的类型
• 索引包括列索引和行索引
  
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DateFrame构建 字典类：

• 数组、列表或元组构成的字典构造dataframe
  
• Series构成的字典构造dataframe
  
• 字典构成的字典构造dataframe
  

列表类:

• 2D ndarray 构造dataframe
  
• 字典构成的列表构造dataframe
  
• Series构成的列表构造dataframe
  

数组、列表或元组构成的字典构造dataframe

import numpy as np import pandas as pd # 数组、列表或元组构成的字典构造dataframe #构造一个字典 data = https://www.it610.com/article/{'a':[1,2,3,4], 'b':(5,6,7,8), 'c':np.arange(9,13)} #构造dataframe frame = pd.DataFrame(data) frame

结果：

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一些属性操作：

#index属性查看行索引 print(frame.index) print('='*30) #columns属性查看列索引 print(frame.columns) print('='*30) #values属性查看值 print(frame.values) print('='*30) #指定index frame = pd.DataFrame(data,index=['A','B','C','D']) print(frame) print('='*30) #指定列索引 frame = pd.DataFrame(data,index=['A','B','C','D'],columns=['a','b','c','d'])#若指定多余的列，则那一列值为NAN print(frame)

结果：

RangeIndex(start=0, stop=4, step=1) ============================== Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object') ============================== [[ 159] [ 26 10] [ 37 11] [ 48 12]] ============================== abc A159 B2610 C3711 D4812 ============================== abcd A159NaN B2610NaN C3711NaN D4812NaN

Series构成的字典构造dataframe

#2.Series构成的字典构造dataframe pd1 = pd.DataFrame({ 'a':pd.Series(np.arange(3)), 'b':pd.Series(np.arange(3,5))}) print(pd1)

结果：

ab 003.0 114.0 22NaN

字典构成的字典构造dataframe

#3.字典构成的字典构造dataframe #字典嵌套 data1 = {'a':{ 'apple':3.6,'banana':5.6}, 'b':{ 'apple':3,'banana':5}, 'c':{ 'apple':3.2} } pd2 = pd.DataFrame(data1) print(pd2)

结果：

abc apple3.633.2 banana5.65NaN

2D ndarray 构造dataframe

#构造二维数组对象 arr1 = np.arange(12).reshape(4,3)frame1 = pd.DataFrame(arr1) print(frame1)

结果：

012 0012 1345 2678 391011

字典构成的列表构造dataframe

l1 = [{ 'apple':3.6,'banana':5.6},{ 'apple':3,'banana':5},{ 'apple':3.2}] pd3 = pd.DataFrame(l1) pd3

结果：

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Series构成的列表构造dataframe

l2 = [pd.Series(np.random.rand(3)),pd.Series(np.random.rand(2))] pd4 = pd.DataFrame(l2) print(pd4)

结果：

012 00.4796860.1073070.908551 10.0322300.626875NaN

DataFrame的基本用法

1. T转置
2. 通过列索引获取列数据（Series类型）
3. 增加列数据
4. 删除列

T转置

#dataframe pd5 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),index=['a','c','b'],columns=['A','B','C']) print(pd5)

结果：

ABC a012 c345 b678

#和numpy一样 进行转置行与列进行转置 print(pd5.T)

结果：

acb A036 B147 C258

通过列索引获取列数据（Series类型）

pd5['A'] print(type(pd5['A']))

结果：

增加列数据

pd5['D'] = [1,2,3] print(pd5)

结果：

ABCD a0121 c3452 b6783

删除列

del(pd5['D']) print(pd5)

结果：

ABC a012 c345 b678

Pandas的索引操作

索引对象Index

1. Series和DataFrame中的索引都是Index对象
代码举例：

import numpy as np import pandas as pd ps1 = pd.Series(range(5),index=['a','b','c','d','e']) print(type(ps1.index)) print('='*30) pd1 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),index = ['a','b','c'],columns = ['A','B','C']) print(type(pd1.index))

结果：

==============================

2. 索引对象不可变，保证了数据的安全
代码举例：

pd1.index[1] = 2 pd1

结果：

TypeErrorTraceback (most recent call last) in () ----> 1 pd1.index[1] = 2D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in __setitem__(self, key, value) 1668 1669def __setitem__(self, key, value): -> 1670raise TypeError("Index does not support mutable operations") 1671 1672def __getitem__(self, key):TypeError: Index does not support mutable operations

常见的Index种类

• Index，索引
• Int64Index，整数索引
• MultiIndex，层级索引
• DatetimeIndex，时间戳类型

Series索引

1. index 指定行索引名

ser_obj = pd.Series(range(5), index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) print(ser_obj.head())

结果：

a0 b1 c2 d3 e4 dtype: int64

2. 行索引

ser_obj[‘label’]
ser_obj[pos]

# 行索引 print(ser_obj['b']) print(ser_obj[2])

结果：

1 2

3. 切片索引

ser_obj[2:4]
ser_obj[‘label1’: ’label3’]
注意，按索引名切片操作时，是包含终止索引的。

代码举例：

# 切片索引 print(ser_obj[1:3]) print(ser_obj['b':'d'])

结果：

b1 c2 dtype: int64 b1 c2 d3 dtype: int64

4. 不连续索引

ser_obj[[‘label1’, ’label2’, ‘label3’]]
ser_obj[[0，1，2]]

代码举例：

# 不连续索引 print(ser_obj[[0, 2, 4]]) print(ser_obj[['a', 'e']])

结果：

a0 c2 e4 dtype: int64 a0 e4 dtype: int64

5. 布尔索引

# 布尔索引 ser_bool = ser_obj > 2 print(ser_bool) print(ser_obj[ser_bool])print(ser_obj[ser_obj > 2])

结果：

aFalse bFalse cFalse dTrue eTrue dtype: bool d3 e4 dtype: int64 d3 e4 dtype: int64

DataFrame索引

1. columns 指定列索引名

import numpy as npdf_obj = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4), columns = ['a', 'b', 'c', 'd']) print(df_obj.head())

结果：

abcd 0 -0.2416780.6215890.843546 -0.383105 1 -0.526918 -0.4853251.124420 -0.653144 2 -1.0741630.939324 -0.309822 -0.209149 3 -0.7168161.844654 -2.123637 -1.323484 40.368212 -0.9103240.0647030.486016

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2. 列索引

df_obj[[‘label’]]

示例代码：

# 列索引 print(df_obj['a']) # 返回Series类型

结果：

0-0.241678 1-0.526918 2-1.074163 3-0.716816 40.368212 Name: a, dtype: float64

3. 不连续索引

df_obj[[‘label1’, ‘label2’]]

代码举例：

# 不连续索引 print(df_obj[['a','c']])

结果：

ac 0 -0.2416780.843546 1 -0.5269181.124420 2 -1.074163 -0.309822 3 -0.716816 -2.123637 40.3682120.064703

高级索引：标签、位置和混合（不建议使用，不再展开讨论） Pandas的高级索引有3种
1. loc 标签索引

DataFrame 不能直接切片，可以通过loc来做切片
loc是基于标签名的索引，也就是我们自定义的索引名

代码举例：

# 标签索引 loc # Series print(ser_obj['b':'d']) print(ser_obj.loc['b':'d'])# DataFrame print(df_obj['a'])# 第一个参数索引行，第二个参数是列 print(df_obj.loc[0:2, 'a'])

【python机器学习|两万字总结python之pandas库】结果：

b1 c2 d3 dtype: int64 b1 c2 d3 dtype: int640-0.241678 1-0.526918 2-1.074163 3-0.716816 40.368212 Name: a, dtype: float64 0-0.241678 1-0.526918 2-1.074163 Name: a, dtype: float64

2.位置索引

作用和loc一样，不过是基于索引编号来索引

示例代码：

# 整型位置索引 iloc # Series print(ser_obj[1:3]) print(ser_obj.iloc[1:3])# DataFrame print(df_obj.iloc[0:2, 0]) # 注意和df_obj.loc[0:2, 'a']的区别，包括不包括的问题

结果：

b1 c2 dtype: int64 b1 c2 dtype: int640-0.241678 1-0.526918 Name: a, dtype: float64

注意： 标签的切片索引是包含末尾位置的

索引的一些基本操作

1. 重建索引
2. 增
3. 删
4. 改
5. 查

import numpy as np
import pandas as pd
ps1 = pd.Series(range(5),index=[‘a’,‘b’,‘c’,‘d’,‘e’])
print(ps1)
print(’=’*30)
pd1 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),index = [‘a’,‘b’,‘c’],columns = [‘A’,‘B’,‘C’])
print(pd1)

结果：

a 0
b 1
c 2
d 3
e 4
dtype: int64
==============================
A B C
a 0 1 2
b 3 4 5
c 6 7 8

1.重建索引
对于Series

#1.reindex 创建一个符合新索引的新对象 ps2 = ps1.reindex(['a','b','c','d','e','f'])#必须是原本有的加上没有的列名 ps2

结果：

a0.0 b1.0 c2.0 d3.0 e4.0 fNaN dtype: float64

对于dataframe

#行索引重建 pd2 = pd1.reindex(['a','b','c','d']) pd2

结果：

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#列索引重建 pd3 = pd1.reindex(columns = ['C','B','A']) pd3

结果：

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2.增
对于series

ps1

结果：

a0 b1 c2 d3 e4 dtype: int32

ps1['g'] = 9 ps1

结果：

a0 b1 c2 d3 e4 g9 dtype: int64

若不想直接操作原对象：

s1 = pd.Series({ 'f':999}) ps3 = ps1.append(s1) ps3

结果：

a0 b1 c2 d3 e4 g9 f999 dtype: int64

对于dataframe

pd1

结果：

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#增加列 pd1[4] = [10,11,12] pd1

结果：

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# 插入 pd1.insert(0,'E',[9,99,999])#在第1列插入 pd1

结果：

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增加行

#标签索引loc pd1.loc['d'] = [1,1,1,1,1] pd1

结果：

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row = { 'E':6,'A':6,'B':6,'C':6,4:6} pd5 = pd1.append(row,ignore_index=True) #ignore_index 参数默认值为False，如果为True，会对新生成的dataframe使用新的索引（自动产生），忽略原来数据的索引。 pd5

结果：

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3.删
对于series

#del ps1

结果:

a0 b1 c2 d3 e4 g9 dtype: int64

del ps1['b'] ps1

结果：

a0 c2 d3 e4 g9 dtype: int64

对于dataframe

pd1

结果：

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del pd1['E'] pd1

结果:

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drop函数：删除轴上的数据，默认非原地操作，可通过属性进行修改

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#drop删除轴上数据 #删除一条 ps6 = ps1.drop('g') ps6

结果：

a0 c2 d3 e4 dtype: int64

#删除多条 ps1.drop(['c','d'])

结果：

a0 e4 g9 dtype: int64

#dataframe #删除行 pd1.drop('a')

结果：

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pd1.drop(['a','d'])

结果：

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#删除列 pd1.drop('A',axis=1)#1列0 行

结果：

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pd1.drop('A',axis='columns')

结果：

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#inplace属性在原对象上删除，并不会返回新的对象 ps1

结果：

a0 c2 d3 e4 g9 dtype: int64

ps1.drop('d',inplace=True) ps1

结果：

a0 c2 e4 g9 dtype: int64

4.改

ps1 = pd.Series(range(5),index=['a','b','c','d','e']) print(type(ps1.index)) ps1

结果：

a0 b1 c2 d3 e4 dtype: int32

pd1 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),index = ['a','b','c'],columns = ['A','B','C']) pd1

结果：

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ps1['a'] = 999 ps1

结果：

a999 b1 c2 d3 e4 dtype: int32

ps1[0] = 888 ps1

结果：

a888 b1 c2 d3 e4 dtype: int32

对于dataframe操作：

#直接使用索引 pd1['A'] = [9,10,11] pd1

结果：

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# 变成增加列的操作 pd1['a'] = 777 pd1

结果：

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#loc 标签索引 pd1.loc['a'] =777#增加索引为a的这一行 pd1

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pd1.loc['a','A'] = 1000#修改单个值 pd1

结果：

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5.查
对于series

#Series # 1.行索引 ps1

结果：

a888 b1 c2 d3 e4 dtype: int32

print(ps1['a']) print('='*30) print(ps1[0])

结果：

888 ============================== 888

…请参考series基本操作
对于dataframe

pd1

结果：

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#取多列 pd1[['A','C']]

结果：

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#选取一个值 pd1['A']['a']

结果：

1000

#2.切片 pd1[:2]#获取行

结果：

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…对于截取部分操作请参考loc和iloc
Pandas的对齐运算

是数据清洗的重要过程，可以按索引对齐进行运算，如果没对齐的位置则补NaN，最后也可以填充NaN

import numpy as np import pandas as pd

1.算术运算符对其 对于series

#Series s1 = pd.Series(np.arange(4),index = ['a','b','c','d']) s2 = pd.Series(np.arange(5),index = ['a','c','e','f','g'])

print(s1) print('='*30) print(s2)

结果：

a0 b1 c2 d3 dtype: int32 ============================== a0 c1 e2 f3 g4 dtype: int32

print(s1+s2)

结果：

a0.0 bNaN c3.0 dNaN eNaN fNaN gNaN dtype: float64

对于DataFrame

#DataFrame df1 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3),index = ['a','b','c','d'],columns= list('ABC')) df2 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),index = ['a','d','f'],columns= list('ABD')) print(df1) print('='*30) print(df2) print('='*30) print(df1+df2)

结果：

ABC a012 b345 c678 d91011 ============================== ABD a012 d345 f678 ============================== ABCD a0.02.0 NaN NaN bNaNNaN NaN NaN cNaNNaN NaN NaN d12.014.0 NaN NaN fNaNNaN NaN NaN

2.使用填充值的算术方法

s1.add(s2,fill_value =https://www.it610.com/article/0 )

结果：

a0.0 b1.0 c3.0 d3.0 e2.0 f3.0 g4.0 dtype: float64

df1.add(df2,fill_value = https://www.it610.com/article/0)

结果：
对于二维的来说，两个不存在的值相加还是NaN

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df1.rdiv(1)#字母r开头会翻转参数,等价于1/df1

结果：

文章图片

3.DataFrame和Series混合运算（广播机制） 对于series

arr = np.arange(12).reshape(3,4) arr

结果：

array([[ 0,1,2,3], [ 4,5,6,7], [ 8,9, 10, 11]])

arr[0]

结果：

array([0, 1, 2, 3])

arr-arr[0]

结果：

array([[0, 0, 0, 0], [4, 4, 4, 4], [8, 8, 8, 8]])

对于df

df1

结果：

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s4 = df1['A'] s4

结果：

a0 b3 c6 d9 Name: A, dtype: int32

df1.sub(s4,axis=0)# == axis=0

结果：

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Pandas的函数应用

apply 和 applymap

1. 可直接使用NumPy的函数
示例代码：

# Numpy ufunc 函数 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1) print(df)print(np.abs(df))

运行结果：

0123 0 -0.0624130.844813 -1.853721 -1.980717 1 -0.539628 -1.975173 -0.856597 -2.612406 2 -1.277081 -1.088457 -0.1521890.530325 3 -1.356578 -1.9964410.368822 -2.211478 4 -0.5627770.518648 -2.0072230.0594110123 00.0624130.8448131.8537211.980717 10.5396281.9751730.8565972.612406 21.2770811.0884570.1521890.530325 31.3565781.9964410.3688222.211478 40.5627770.5186482.0072230.059411

2. 通过apply将函数应用到列或行上
示例代码：

# 使用apply应用行或列数据 #f = lambda x : x.max() print(df.apply(lambda x : x.max()))

结果：

0-0.062413 10.844813 20.368822 30.530325 dtype: float64

注意指定轴的方向，默认axis=0，方向是列

示例代码：

# 指定轴方向，axis=1，方向是行 print(df.apply(lambda x : x.max(), axis=1))

结果：

00.844813 1-0.539628 20.530325 30.368822 40.518648 dtype: float64

3. 通过applymap将函数应用到每个数据上
示例代码：

# 使用applymap应用到每个数据 f2 = lambda x : '%.2f' % x print(df.applymap(f2))

结果：

0123 0-0.060.84-1.85-1.98 1-0.54-1.98-0.86-2.61 2-1.28-1.09-0.150.53 3-1.36-2.000.37-2.21 4-0.560.52-2.010.06

排序

1. 索引排序

sort_index()
排序默认使用升序排序，ascending=False 为降序排序

对于series

s1 = pd.Series(np.arange(4),index=list('dbca')) s1

结果：

d0 b1 c2 a3 dtype: int32

s1.sort_index()#默认升序

结果：

a3 b1 c2 d0 dtype: int32

s1.sort_index(ascending = False)#降序

结果：

d0 c2 b1 a3 dtype: int32

对于dataframe

pd1 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3),index=list('bdca'),columns = list('BCA')) pd1

结果：

B C A b 0 1 2 d 3 4 5 c 6 7 8 a 9 10 11

#按照行排序 pd1.sort_index()

结果：

B C A a 9 10 11 b 0 1 2 c 6 7 8 d 3 4 5

#按照列排序 pd1.sort_index(axis=1)

结果：

A B C b 2 0 1 d 5 3 4 c 8 6 7 a 11 9 10

2.按值排序

sort_values(by=‘column name’)
根据某个唯一的列名进行排序，如果有其他相同列名则报错。

对于series

s1['a'] = np.nan s1

结果：

d0.0 b1.0 c2.0 aNaN dtype: float64

s1.sort_values()#根据值的大小进行排序，当有缺失值,会默认排最后

结果：

d0.0 b1.0 c2.0 aNaN dtype: float64

对于dataframe

pd1

结果：

B C A b 0 1 2 d 3 4 5 c 6 7 8 a 9 10 11

pd1.sort_values(by=['A','B'],ascending=False)#指定多列排序

结果：

B C A a 9 10 11 c 6 7 8 d 3 4 5 b 0 1 2

pd2.sort_values(by='b')#指定b列排序

结果：

a b c 1 7 -1 6 0 3 1 0 2 9 4 -3 3 0 8 2

3.唯一值和成员属性

s1 = pd.Series([2,6,8,9,8,3,6],index=['a','a','c','c','c','c','c']) s1

结果：

a2 a6 c8 c9 c8 c3 c6 dtype: int64

#返回一个series中的唯一值 s2=s1.unique()#返回一个数组 s2

结果：

array([2, 6, 8, 9, 3], dtype=int64)

s1 = pd.Series([2,6,8,9,8,3,6]) s1

结果：

02 16 28 39 48 53 66 dtype: int64

#判断多个值是否存在 s1.isin([8,2])

结果：

0True 1False 2True 3False 4True 5False 6False dtype: bool

4.处理缺失数据
示例代码：

df_data = https://www.it610.com/article/pd.DataFrame([np.random.randn(3), [1., 2., np.nan], [np.nan, 4., np.nan], [1., 2., 3.]]) print(df_data.head())

结果：

012 0 -0.281885 -0.7865720.487126 11.0000002.000000NaN 2NaN4.000000NaN 31.0000002.0000003.000000

1. 判断是否存在缺失值：isnull() 示例代码：

# isnull print(df_data.isnull())

结果：

012 0FalseFalseFalse 1FalseFalseTrue 2TrueFalseTrue 3FalseFalseFalse

2. 丢弃缺失数据：dropna()

根据axis轴方向，丢弃包含NaN的行或列。 示例代码：

# dropna print(df_data.dropna())print(df_data.dropna(axis=1))

结果：

012 0 -0.281885 -0.7865720.487126 31.0000002.0000003.0000001 0 -0.786572 12.000000 24.000000 32.000000

3.填充缺失数据：fillna() 示例代码：

# fillna print(df_data.fillna(-100.))

结果：

012 0-0.281885 -0.7865720.487126 11.0000002.000000 -100.000000 2 -100.0000004.000000 -100.000000 31.0000002.0000003.000000

层级索引（hierarchical indexing）

下面创建一个Series，
在输入索引Index时，输入了由两个子list组成的list，第一个子list是外层索引，第二个list是内层索引。

示例代码：

import pandas as pd import numpy as npser_obj = pd.Series(np.random.randn(12),index=[ ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd', 'd', 'd'], [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2] ]) print(ser_obj)

结果：

a00.099174 1-0.310414 2-0.558047 b01.742445 11.152924 2-0.725332 c0-0.150638 10.251660 20.063387 d01.080605 10.567547 2-0.154148 dtype: float64

MultiIndex索引对象

打印这个Series的索引类型，显示是MultiIndex
直接将索引打印出来，可以看到有lavels,和labels两个信息。levels表示两个层级中分别有那些标签，labels是每个位置分别是什么标签。

示例代码：

print(type(ser_obj.index)) print(ser_obj.index)

运行结果：

MultiIndex(levels=[['a', 'b', 'c', 'd'], [0, 1, 2]], labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3], [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]])

选取子集

• 根据索引获取数据。因为现在有两层索引，当通过外层索引获取数据的时候，可以直接利用外层索引的标签来获取。
  
• 当要通过内层索引获取数据的时候，在list中传入两个元素，前者是表示要选取的外层索引，后者表示要选取的内层索引。
  

1. 外层选取：

ser_obj[‘outer_label’]
示例代码：

# 外层选取 print(ser_obj['c'])

运行结果：

0-1.362096 11.558091 2-0.452313 dtype: float64

2. 内层选取：
   ser_obj[:, ‘inner_label’]

示例代码：

# 内层选取 print(ser_obj[:, 2])

运行结果：

a0.826662 b0.015426 c-0.452313 d-0.051063 dtype: float64

常用于分组操作、透视表的生成等
交换分层顺序 swaplevel()

swaplevel( )交换内层与外层索引。

示例代码：

print(ser_obj.swaplevel())

运行结果：

0a0.099174 1a-0.310414 2a-0.558047 0b1.742445 1b1.152924 2b-0.725332 0c-0.150638 1c0.251660 2c0.063387 0d1.080605 1d0.567547 2d-0.154148 dtype: float64

交换并排序分层
sortlevel()
.sortlevel( )先对外层索引进行排序，再对内层索引进行排序，默认是升序。
示例代码：
交换并排序分层

print(ser_obj.swaplevel().sortlevel())

运行结果：

0a0.099174 b1.742445 c-0.150638 d1.080605 1a-0.310414 b1.152924 c0.251660 d0.567547 2a-0.558047 b-0.725332 c0.063387 d-0.154148 dtype: float64

Pandas统计计算和描述 示例代码：

arr1 = np.random.rand(4,3) pd1 = pd.DataFrame(arr1,columns=list('ABC'),index=list('abcd')) f = lambda x: '%.2f'% x pd2 = pd1.applymap(f).astype(float) pd2

运行结果：

ABC a0.870.260.67 b0.690.890.17 c0.940.330.04 d0.350.460.29

常用的统计计算
sum, mean, max, min…

axis=0 按列统计，axis=1按行统计
skipna 排除缺失值， 默认为True

示例代码：

pd2.sum() #默认把这一列的Series计算,所有行求和 pd2.sum(axis='columns') #指定求每一行的所有列的和 pd2.idxmax()#查看每一列所有行的最大值所在的标签索引，同样我们也可以通过axis='columns'求每一行所有列的最大值的标签索引

结果：

A2.85 B1.94 C1.17 dtype: float64a1.80 b1.75 c1.31 d1.10 dtype: float64Ac Bb Ca dtype: object

文章图片

常用的统计描述
示例代码：

pd2.describe()#查看汇总

运行结果：

ABC count4.0000004.000004.000000 mean0.7125000.485000.292500 std0.2636130.282430.271585 min0.3500000.260000.040000 25%0.6050000.312500.137500 50%0.7800000.395000.230000 75%0.8875000.567500.385000 max0.9400000.890000.670000

#百分比:除以原来的量 pd2.pct_change() #查看行的百分比变化，同样指定axis='columns'列与列的百分比变化 ABC aNaNNaNNaN b-0.2068972.423077-0.746269 c0.362319-0.629213-0.764706 d-0.6276600.3939396.250000

常用的统计描述方法：

文章图片

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