3.2.1　數據結構概述

1.Series

Series與NumPy中的一維數組array類似，與Python的基本數據結構list也很相近，區別在于list中的元素可以是不同的數據類型，而Series中只允許存儲相同的數據類型。

下面嘗試創建一個簡單的Series，并分析其特點。

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In [13]: s = pd.Series([1,2,3,np.nan,5])

In [14]: s
Out[14]:
0    1.0
1    2.0
2    3.0
3    NaN
4    5.0
dtype: float64

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Series中的每個數據對應一個索引值，在默認情況下，索引都是從0開始的整數。不過，我們也可以自定義索引：

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In [15]: s2 = pd.Series([1,2,3,np.nan,5],index =[100,101,102,103,104])

In [16]: s2
Out[16]:
100    1.0
101    2.0
102    3.0
103    NaN
104    5.0
dtype: float64

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可以通過以下兩個屬性依次顯示Series對象的索引和值。

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In [19]: s2.index
Out[19]: Int64Index([100, 101, 102, 103, 104], dtype='int64')

In [20]: s2.values
Out[20]: array([ 1.,  2.,  3., nan,  5.])

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2.DataFrame

DataFrame提供的是一個類似表的結構，可以將其看作由多個Series組成的數據框，它的列名稱為columns，行名稱為index，而表中間的就是數據值。

下面看一個用字典創建DataFrame的例子。

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In [21]: df1 = pd.DataFrame({'ID':pd.Series([1,2,3,4,5,6]),
    ...:              'Age':pd.Series([18,50,32,22,16,25])} )

In [22]: df1
Out[22]:
   Age  ID
0   18   1
1   50   2
2   32   3
3   22   4
4   16   5
5   25   6

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現在嘗試獲取列，若只想獲取其中的某一列，返回的就是一個Series，若想同時獲取多列，返回的就是一個DataFrame。

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In [23]: df1['ID']
Out[23]:
0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
5    6
Name: ID, dtype: int64

In [24]: df1[['ID','Age']]
Out[24]:
   ID  Age
0   1   18
1   2   50
2   3   32
3   4   22
4   5   16
5   6   25

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如果想在前面的基礎上新增一些列，在DataFrame中也可以輕松實現。

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In [25]: df1['Sex'] = ['F','M','M','F','M','F']

In [26]: df1
Out[26]:
   Age  ID Sex
0   18   1   F
1   50   2   M
2   32   3   M
3   22   4   F
4   16   5   M
5   25   6   F

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同樣，如果我們想要刪除列，直接使用DataFrame中的drop函數即可，但需要用axis=1來表示刪除列，否則默認是刪除行。

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In [27]: df1.drop('Sex',axis=1)
Out[27]:
   Age  ID
0   18   1
1   50   2
2   32   3
3   22   4
4   16   5
5   25   6

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另外，我們還可以使用loc函數進行一些查詢行內容的操作。

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In [28]: df1.loc[3]
Out[28]:
Age    22
ID      4
Sex     F
Name: 3, dtype: object

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以上是對Pandas中兩種常用數據結構Series和DataFrame的簡單介紹，接下來我們將正式介紹Pandas常用功能。