浅谈python的第三方库——pandas（一）

pandas做为python进行数据分析的经常使用第三方库，它是基于numpy建立的，使得运用numpy的程序也能更好地使用pandas。

##1 pandas数据结构

###1.1 Series 注：因为pandas与numpy关系密切，因此在代码中常常将两者一同导入使用。

上图中，先利用numpy建立一个一维数组，再利用pandas的内置方法将其转换为pandas的序列类型Series。能够看到，pandas会自动将原有数据转换成一列，并添加行的索引。

###1.2 DataFrame pandas的第二种也是最具表明性的数据结构就是DataFrame。

显然，DataFrame就是矩阵类型的数据，只不过pandas中会给矩阵添加行列索引，以便使用与查找元素。

##2 建立DataFrame 因为Series能够视为DataFrame的一种简单状况，因此后面将主要介绍DataFrame，关于Series的状况能够类比过去。 从前一小节能够看到，pandas的数据能够经过运用内置方法转换numpy建立的数据获得，但也能够直接在pandas库内建立DataFrame。

建立DataFrame时，能够手动给数据添加行列名，不然pandas会自动添加形如“0，1，2，3”的行列名。 因为pandas基于numpy制做，因此numpy中的一些经常使用方法能够直接移植过来。

pandas中也有shape方法查看矩阵大小。

##3 查找DataFrame的元素

由于pandas中的矩阵容许自定义行列名，因此定位其中的元素分为以下几种方式：使用行列名称，使用行列位置，名称位置混合。

###3.1 行列名称定位

###3.2 行列位置定位

###3.3 名称位置混合定位

通常经常使用的仍是前两种定位手段，混合定位了解便可。

小结：做为pandas系列的开篇，本文就介绍到此，沿用numpy系列的模式，后面的博文将介绍pandas中关于DataFrame的经常使用方法。