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Series

特点：

• 可以容纳各种数据类型

• 创建后大小不变

• 可以包含缺失数据NaN

创建Series

使用pd.Series(data=,index=,dtype=,name=,copy=,fastpath=)创建Series

index参数用于指定索引（一般是一个数组）

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a=[1,2,3]
myavr=pd.Series(a,index=["x","y","z"])
print(myvar["y"])

output：2

使用字典可以直接指定索引：

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a={"x":1,"y":2,"z":3}

myvar=pd.Series(a)

print(a["x"])

output:1

如果只需要字典一部分值则直接指定索引，对应索引的值会被保留

常用方法

• index：获取索引
• value：获取数据
• head(n):获取series的前n行
• tail(n):获取series的后n行
• dtype：数据类型
• shape：行数
• describe():返回Series的统计描述的series
• isnull():返回布尔Series，表示是否每一个元素都是NaN
• notnull():表示每个元素是否不是NaN
• unique():去重
• value_count():统计值出现的次数
• map(func)\apply(func):将指定函数应用于每一个元素
• astype(dtype):将series转换为指定的数据类型
• sort_value():将series根据value排序
• sort_index():将series按照index排序
• dropna():将缺失值NaN删除
• fillna(value):填充缺失值
• replace(to_replace,value):替换series中指定值
• cumsum():累计求和
• cumprod():累计求积
• shift(period):位移
• rank():返回元素排名
• corr(other):计算皮尔逊相关系数
• cov(other):计算协方差
• to_list():将series转换为列表
• to_frame():将series转换为dataframe
• iloc():通过位置索引
• loc():按照标签索引

DataFrame

DataFrame类似于二维表格

既有行索引也有列索引

DataFrame构造方法

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pandas.DataFrame(data=,index=,columns=,dtype=,copy=)

index:行索引

columns：列索引

数据清洗

常见步骤：

1. 缺失值处理
2. 重复数据处理
3. 异常值处理
4. 数据格式转换
5. 标准化与归一化
6. 归一化
7. 类别数据编码
8. 文本处理
9. 数据抽样
10. 特征工程

清洗空值

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dataframe.dropna(axis=,how=,thresh=,subset=,inplace=)

axis:逢空去除0：行 1：列

how：’any’只要有就去除还是’all’全都是空值才去除

thresh=多少空值可以保留

subset：设置想要检查的列

inplace：是否修改源数据

在read_csv函数中可以添加na_values=[]的参数添加将什么值认定为空值

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dataframe.fillna(value=,method=,axis=,inplace=,limit=)

limit:限制填充几个空值

method：’ffill’用前一个有效值填充‘bdfill’用后一个有效值填充

常用高级填充：

mean():均值

median()：中位数

mode():众数

清洗错误格式数据

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for x in df.index:
  if df.loc[x, "age"] > 120:
    df.loc[x, "age"] = 120

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for x in df.index:
  if df.loc[x, "age"] > 120:
    df.drop(x, inplace = True)

清洗重复数据

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DataFrame.duplicated(subset=None, keep='first')

参数：

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DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False)

参数：

性能优化

• 大数据集：使用 subset 指定关键列减少计算量。
• 内存优化：inplace=True 可减少内存占用（但慎用，会直接修改原数据）。