python-pandas-1：创建series，DataFrame，Index对象

1.简介
导入

import pandas as pd

三种数据类型
1.series

>>> x=pd.Series([0.25,0.5,0.75,1.0])
>>> x
0
0.25
1
0.50
2
0.75
3
1.00
dtype: float64

values

>>> x.values
array([0.25, 0.5 , 0.75, 1.
])

index

>>> x.index
RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

2.创建series对象
创建PANDAS的series的公式

>>>pd.Series(data,index=index)

data可以是列表，或者数组，index默认是整数序列
data是字典的时候，index是一个默认排序的字典键

>>> pd.Series({2:'a',1:'b',3:'c'})
2
a
1
b
3
c
dtype: object

显示指定索引，进行筛选

>>> pd.Series({2:'a',1:'b',3:'c'},index=[3,2])
3
c
2
a
dtype: object

3.pandas的dataframe对象
二维数组
通过series的字典创建

>> x1={'ca':1234,'te':2644,'ne':1965,'fl':1955,'il':1288}
>>> x2=pd.Series(x1)
>>> x2
ca
1234
te
2644
ne
1965
fl
1955
il
1288
dtype: int64
>>> y1={'ca':4239,'te':6956,'ne':1412,'fl':1703,'il':1499}
>>> y2=pd.Series(y1)
>>> y2
ca
4239
te
6956
ne
1412
fl
1703
il
1499
dtype: int64
>>> z=pd.DataFrame({'x2':x2,'y2':y2})
>>> z
x2
y2
ca
1234
4239
te
2644
6956
ne
1965
1412
fl
1955
1703
il
1288
1499

通过二维数组创建

>>> pd.DataFrame(np.random.rand(3,2),columns=['foo','bar'],index=['a','b','c'])
foo
bar
a
0.596094
0.436694
b
0.843498
0.843321
c
0.243692
0.609265

通过结构化数组创建

>>> A = np.zeros(3,dtype=[('a','i8'),('b','f8')])
>>> A
array([(0, 0.), (0, 0.), (0, 0.)], dtype=[('a', '<i8'), ('b', '<f8')])
>>> pd.DataFrame(A)
a
b
0
0
0.0
1
0
0.0
2
0
0.0

4.pandas的index的对象
index是一个不可变数组（或有序集合）

交集

>>> a=pd.Index([1,3,5,7,9])
>>> b=pd.Index([2,3,5,7,11])
>>> a&b
Int64Index([3, 5, 7], dtype='int64')

并集

>>> a|b
Int64Index([1, 2, 3, 5, 7, 9, 11], dtype='int64')

异或

>>> a^b
Int64Index([1, 2, 9, 11], dtype='int64')

最后

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