一、pandas简介安装
pandas是一个强大的python数据分析的工具包
pandsa是基于NumPy构建的
1、pandas的主要功能
1、具备对其功能的数据结构DataFrame、Series
2、集成时间序列功能
3、提供丰富的数学运算和操作
4、灵活处理缺失数据
2、安装方法
pip install pandas
3、引用方法
import pandas as pd
二、Series对象
1、pandas的Series对象是一个带索引数据构成的一维数组，可以用一个数组创建Series对象
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.Series([0.25,0.5,0.75,10])
data
2、Series是通用NumPy数组
data = pd.Series([0.25,0.5,0.75,10],index=['a','b','c','d'])
data = pd.Series([0.25,0.5,0.75,10],index=['2','5','3','7'])
3、Series是特殊的字典
area_dict = {'California': 423967, 'Texas': 695662, 'New York': 141297,
'Florida': 170312, 'Illinois': 149995}
area = pd.Series(area_dict)
area
三、Series数据对齐
1、pandas在运算时，会按索引进行对齐然后计算，如果存在不同的索引，则结果的索引是两个操作数索引的并集
1、sr1+sr2
2、sr1+sr3
2、如何在两个Series对象相加时将缺失值设置为0？
三、缺失数据
缺失数据：使用NaN(Not a Number)来表示缺失数据，其值等于np.nan
内置的None值也会被当做NaN处理
1、发现缺失数据
1、data.isnull()创建一个布尔类型的掩码标签缺失值
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.Series([1, np.nan, 'hello', None])
data.isnull()
1、data[data.notnull()与data.isnull()操作相反
data[data.notnull()]
2、剔除缺失数据
1、dropna()返回一个剔除缺失值的数据（剔除任何包含缺失值的整行数据）
df3.dropna()
2、dropna(how='any')返回一个剔除缺失值的数据（会剔除任何包含缺失值的整列数据）
df.dropna(axis='columns', how='all')
3、dropna(how='any')返回一个剔除缺失值的数据（只要有缺失值就剔除整行或整列）
df2.dropna(how='any')
df2[df2['close'].notnull()]
4、dropna(how='any')返回一个剔除缺失值的数据（行或列中非缺失值的最小数量）
df.dropna(axis='rows', thresh=3)
第一行和第三行被剔除了，因为他们只包含两个非缺失值
3、填充缺失数据
有时候你可你可能并不想移除缺失值，而是想把他们替换成有效的数值，有效的值可能想0，1，2那样单独的值，也可能
是经过填充（imputation）或转换（interpolation）得到的，虽然你可以通过isnull方法建立掩码来填充缺失值，但是Pandas
为此专门提供了一个fillna（0）方法，他将返回填充缺失值后的数组副本
data = pd.Series([1, np.nan, 2, None, 3], index=list('abcde'))
data
1、data.fillna(0)单独的值填充缺失值
data.fillna(0)
2、method='ffill' 可以用缺失值前面的有效值来从前往后填充
data.fillna(method='ffill')
3、method='bfill' 也可以用缺失值的有效值从后向前填充
data.fillna(method='bfill')
4、DataFrame的操作方法与Series类似，只是在填充时候需要设置坐标轴参数axis
df.fillna(method='ffill', axis=1)
需要注意的是，假如从前往后填充式，需要填充的却是值前面没有值，那么他就仍然是缺失值