简介

1. Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，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。

2. Pandas 是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。

3. 数据结构：

Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。

Time- Series：以时间为索引的Series。

DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。以下的内容主要以DataFrame为主。

Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。

Pandas 有两种自己独有的基本数据结构。读者应该注意的是，它固然有着两种数据结构，因为它依然是 Python 的一个库，所以，Python 中有的数据类型在这里依然适用，也同样还可以使用类自己定义数据类型。只不过，Pandas 里面又定义了两种数据类型：Series 和 DataFrame，它们让数据操作更简单了。

Pandas使用

1. 导入
   import pandas as pd

2. Series

• 使用array来创建一个series
  import numpy as np, pandas as pd
  arr1 = np.arange(10)
  s1 = pd.Series(arr1)
  print(s1) #由于我们没有为数据指定索引，于是会自动创建一个0到N-1（N为数据的长度）的整数型索引
  0 0
  1 1
  2 2
  3 3
  4 4
  5 5
  6 6
  7 7
  8 8
  9 9
• 可以使用字典来创建series，字典的键将作为Series的索引
• 可以使用DataFrame中的某一行或某一列来创建series

3. DataFrame
   pd.DataFrame(data,columns = [ ],index = [ ])：columns和index为指定的列、行索引，并按照顺序排列。

• 创建DataFrame最常用的是直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成的字典，会自动加上行索引，字典的键会被当做列索引：
  import pandas as pd
  data = {'state': ['Ohio', 'Ohio', 'Ohio', 'Nevada', 'Nevada', 'Nevada'],
  'year': [2000, 2001, 2002, 2001, 2002, 2003],
  'pop': [1.5, 1.7, 3.6, 2.4, 2.9, 3.2]}
  df= pd.DataFrame(data)
  In [45]: df
  Out[45]:
  pop state year
  0 1.5 Ohio 2000
  1 1.7 Ohio 2001
  2 3.6 Ohio 2002
  3 2.4 Nevada 2001
  4 2.9 Nevada 2002
  5 3.2 Nevada 2003

• 索引
  df.loc[行标签，列标签]：通过标签查询指定的数据，第一个值为行标签，第二值为列标签。当第二个参数为空时，查询的是单个或多个行的所有列。如果查询多个行、列的话，则两个参数用列表表示。
  df.iloc[行位置，列位置]：通过默认生成的数字索引查询指定的数据。
  

标签：Series,DataFrame,索引,笔记,Ohio,data,Pandas
来源： https://www.cnblogs.com/suancai/p/15417000.html