基本数据结构

Series

类似于一维数组于字典的结合，是一个 有索引的一维数组。

values 一组数据（ndarray类型）

index 相关数据索引标签 用来显示索引 显示索引可以增加Series的可读性

Series对象的创建

索引可以选择性的输入

左侧为索引，右侧为值

通过字典创建Series对象

Series对象的访问

通过iloc函数和loc函数直接访问，

通过类似于数组和属性的方式进行访问

Series对象的操作

NumPy对ndarray对象进行的操作，对Series对象同同样可以。由于有索引的存在，在操作中存在索引对其的问题

Series对象的属性

索引 index

值 values

DataFrame

DataFrrame是一个表格型的数据结构，DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组成，设计初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维，DataFrame既有行索引，也有列索引

行索引：index

列索引：columns

值 values

DataFrame的创建

创建DataFrame对象时可以接受多种输入包括一维的ndarray对象、列表、字典、Series对象的字典，二维的ndarray对象、Series对象，或者其他DataFrame，行索引，列索引可以通过index、columns参数指定，若没有名确的给出，则会设置默认值

通过值为列表的字典进创建DataFrame

使用columns参数指定为列索引

DataFrame对象的columns、index、values属性

通过值为Series对象的字典创建DataFrame对象

每一个Series为一列，

若不指定index。则所有Series对象的index属性的并集作为DataFrame的index。若某一个Series种不存在对应的index则赋值NaN；

若指定index，则会与指定索引相匹配，不能匹配的索引对应的值被标记为NaN

通过元素为字典的列表创建DataFrame对象

每一个字典作为一列，键作为列名，键不存在色值设为NaN，若不指定index。则index为默认值

通过Series对象创建DataFrame对象

一个Series一列，name为其列名

DataFrame对象的访问

• iloc 通过隐式索引取行
• loc通过显示索引取行

• 直接通过列索引对DataFrame对象进行操作

直接取指定元素，第一个参数为行，第二个参数为列

切片

删除操作

#　drop操作 对行或列进行删除操作，默认axis=0，表示对行进行操作，axis=1 表示对列进行操作，是否改变原数据根据inplace的参数，True或False
df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,5),columns=list('ABCDE'),index=range(1,5))
df
df.drop(['A'],axis=1)  # 删除第一列，不改变原数据
df.drop(['A'],axis=1,inplace=True)    # 删除第一列，改变原数据
# del操作，对列进行删除操作
del df['B']
# pop操作，进行删除列的操作，并以Series对象返回被删除的列
column_B = df.pop('B')

基于pandas的index对象访问操作

pandas的index对象包括Series的index和DataFrame的index和columns

pandas的index对象

pandas中的Index对象负责管理轴标签和其他元素

Index对象的特性：不可修改性，有序性，可切片

不可修改性，能够保证在多个数据结构间的安全共享

索引的不同访问方式

调用方式

loc函数 显示索引

loc的访问方式是基于标签(label)的，包括行标签(index)，列表签(columns),

表达式df.loc[index._argument<,col_argument>],首先是选择行，列可以省略

输入的参数可以是，单个标签，标签数组，或者标签的分片形式，布尔值组、接受参数为调用loc函数的对象的回调函数

iloc函数方式 隐式索引

iloc关注的是index的位置，用法和loc类似

输入的参数可以是单个整数，数组，位置的切片，布尔值数组接受参数为调用loc函数的对象的回调函数

类似字典方式的访问

可以直接将Series对象和DataFrame对象看作一个字典，而DataFarme对象相当于每一个元素都是Series对象的字典，所以可以用类似访问字典的方法进行访问

类似访问属性的方式

接受的参数类型有 单个变量、数组、布尔值类型数组或者回调函数

调用方式间的区别

loc函数与iloc函数的区别

都是对index的访问

loc接受的是Index对象（index和columns）的标签 显示

iloc结束的是Index对象（index和columns）的位置 隐式

通过loc函数和通过切片操作[]访问的区别

loc和切片操作都是基于标签的索引

loc函数首先对行标签（index）进行访问

切片操作是先对列标签(columns)的访问

两者在Series中没有差别

特殊参数类型

输入为布尔类型数组

输入为回调函数

数学统计和计算工具

统计函数，协方差、相关系数、排序

协方差协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。

cov函数：计算协方差，可以计算Series对象和另一个Series对象的协方差

DataFrame提供的cov函数，可以计算DataFrame对象各个列之间的协方差，得到一个协方差矩阵，当DataFrame对象中出现NaN，函数会排除它继续进行计算

协方差矩阵是一个对称矩阵

有个空值得情况

相关系数

皮尔森相关系数

斯皮尔曼相关系数

肯德尔相关系数

窗口函数

Rolling对象

产生的是定长的窗口，需要通过参数window指定窗口大小，

通过参数指定窗口最小非NaN值的个数

Expanding对象

产生的是扩展窗口，第i个窗口的大小为i，可以将其看做特殊的window为数据长度、min_periods为1的Rolling对象·

EWM对象

产生的是加权窗口，其中需要定义衰减因子a

有很多定义衰减因子的方法。时间间隔、质心、指数权重减少到一半需要的时间，或者直接定义

数学聚合和分组运算

group by 包括三个阶段，

• split阶段，通过一些原则将数据分组
• apply阶段 每一个分组分别执行一个函数，产生一个新值
• combine阶段 将各组的结果合并并分配到最终对象

agg函数的聚合操作

通过使用GroupBy对象的agg函数实现自定义函数，

通过agg函数还可以实现一次性应用多个函数，

通过agg函数还可以实现对不同列使用不同的函数

transform函数的转换操作

将一个函数应用到每一个分组内，返回的结果长度和宽度和原来的数据长度相同，而不是每一个组只有一个结果

如果该函数作用于每一个组，计算得到的是一个标量，则它会被广播出去，使每一个组的成员得到相同的值

transform函数的自定义函数

apply函数的一般操作

agg函数和transform函可以通过某些约束自定定义函数对GroupBy对象进行操作，有些 操作不符合这两类的约束，

apply函数将数据对象分成多个组，然后对每个组调用传入的函数，最后将其组合到一起