pandas的简单介绍
Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
Pandas 是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。
数据结构：
Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。
Time- Series：以时间为索引的Series。
DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。以下的内容主要以DataFrame为主。
Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。
Pandas 有两种自己独有的基本数据结构。读者应该注意的是，它固然有着两种数据结构，因为它依然是 Python 的一个库，所以，Python 中有的数据类型在这里依然适用，也同样还可以使用类自己定义数据类型。只不过，Pandas 里面又定义了两种数据类型：Series 和 DataFrame，它们让数据操作更简单了。
pandas的使用
在ipython编辑中使用
导入pandas模块并使用别名，以及导入Series模块，以下使用基于本次导入。
In [1]: from pandas import Series
In [2]: import pandas as pd
Series
Series 就如同列表一样，一系列数据，每个数据对应一个索引值。
Series 就是“竖起来”的 list：
>>>s = Series([23,1,'huangyongpeng','haha'])
>>>s
0 23
1 1
2 huangyongpeng
3 haha
dtype: object另外一点也很像列表，就是里面的元素的类型，由你任意决定（其实是由需要来决定）。
这里，我们实质上创建了一个 Series 对象，这个对象当然就有其属性和方法了。比如，下面的两个属性依次可以显示 Series 对象的数据值和索引：
>>>s.index
RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)
>>>s.values
array([23, 1, 'huangyongpeng', 'haha'], dtype=object)列表的索引只能是从 0 开始的整数，Series 数据类型在默认情况下，其索引也是如此。不过，区别于列表的是，Series 可以自定义索引：
>>>s2 = Series(['huangyongpeng','male',23],index=['name','sex','age'])
>>>s2
name huangyongpeng
sex male
age 23
dtype: object每个元素都有了索引，就可以根据索引操作元素了。还记得 list 中的操作吗？Series 中，也有类似的操作。先看简单的，根据索引查看其值和修改其值：
>>>s2['name']
'huangyongpeng'
>>>s2['name']='xiaoxiao'
>>>s2
name xiaoxiao
sex male
age 23
dtype: object这是不是又有点类似 dict 数据了呢？的确如此。看下面就理解了。
是否注意到，前面定义 Series 对象的时候，用的是列表，即 Series() 方法的参数中，第一个列表就是其数据值，如果需要定义 index，放在后面，依然是一个列表。除了这种方法之外，还可以用下面的方法定义 Series 对象：
>>>ss = {'hh':222,'yy':333,'pp':555}
>>>s3 = Series(ss)
>>>s3
hh 222
yy 333
pp 555
dtype: int64现在是否理解为什么前面那个类似 dict 了？因为本来就是可以这样定义的。
这时候，索引依然可以自定义。Pandas 的优势在这里体现出来，如果自定义了索引，自定的索引会自动寻找原来的索引，如果一样的，就取原来索引对应的值，这个可以简称为“自动对齐”。
>>>s4 = Series(ss,index=['hu','yy','pp'])
>>>s4
hu NaN
yy 333.0
pp 555.0
dtype: float64在 Pandas 中，如果没有值，都对齐赋给 NaN。
Pandas 有专门的方法来判断值是否为空。
>>>import pandas as pd
>>>pd.isnull(s4)
hu True
yy False
pp False
dtype: bool此外，Series 对象也有同样的方法：
>>>s4.isnull()
hu True
yy False
pp False
dtype: bool其实，对索引的名字，是可以从新定义的：
>>>s4.index=['黄','永','鹏']
>>>s4
黄 NaN
永 333.0
鹏 555.0
dtype: float64于 Series 数据，也可以做类似下面的运算：
>>>s4*2
黄 NaN
永 666.0
鹏 1110.0
dtype: float64
>>>s4[s4>444]
鹏 555.0
dtype: float64Series就先简要写到这，下面看pandas的另一种数据结构DataFrame.
DataFrame
DataFrame 是一种二维的数据结构，非常接近于电子表格或者类似 mysql 数据库的形式。它的竖行称之为 columns，横行跟前面的 Series 一样，称之为 index，也就是说可以通过 columns 和 index 来确定一个主句的位置。
首先来导入模块
>>>from pandas import Series,DataFrame
>>>data = {'name':['google','baidu','yahoo'],'marks':[100,200,300],'price':[1,2,3]}
>>>f1 = DataFrame(data)
>>>f1
name marks price
0 google 100 1
1 baidu 200 2
2 yahoo 300 3这是定义一个 DataFrame 对象的常用方法——使用 dict 定义。字典的“键”（”name”，”marks”，”price”）就是 DataFrame 的 columns 的值（名称），字典中每个“键”的“值”是一个列表，它们就是那一竖列中的具体填充数据。上面的定义中没有确定索引，所以，按照惯例（Series 中已经形成的惯例）就是从 0 开始的整数。从上面的结果中很明显表示出来，这就是一个二维的数据结构（类似 excel 或者 mysql 中的查看效果）。
上面的数据显示中，columns 的顺序没有规定，就如同字典中键的顺序一样，但是在 DataFrame 中，columns 跟字典键相比，有一个明显不同，就是其顺序可以被规定，向下面这样做：
>>>f2 = DataFrame(data,columns=['name','price','marks'])
>>>f2
name price marks
0 google 1 100
1 baidu 2 200
2 yahoo 3 300跟 Series 类似的，DataFrame 数据的索引也能够自定义
>>>f3 = DataFrame(data,columns = ['name','marks','price'],index=['a','b','c'])
>>>f3
name marks price
a google 100 1
b baidu 200 2
c yahoo 300 3定义 DataFrame 的方法，除了上面的之外，还可以使用“字典套字典”的方式。
>>>newdata = {'language':{'first':'python','second':'java'},'price':{'first':'9000','second':'5000'}}
>>>f4 = DataFrame(newdata)
>>>f4
language price
first python 9000
second java 5000在字典中就规定好数列名称（第一层键）和每横行索引（第二层字典键）以及对应的数据（第二层字典值），也就是在字典中规定好了每个数据格子中的数据，没有规定的都是空。
DataFrame 对象的 columns 属性，能够显示素有的 columns 名称。并且，还能用下面类似字典的方式，得到某竖列的全部内容（当然包含索引）：
>>>newdata2 = {'language':{'first':'python','second':'java'},'price':{'first':'9000'}}
>>>f5 = DataFrame(newdata2)
>>>f5
language price
first python 9000
second java NaNDataFrame 对象的 columns 属性，能够显示素有的 columns 名称。并且，还能用下面类似字典的方式，得到某竖列的全部内容（当然包含索引）：
>>>f3['name']
a google
b baidu
c yahoo
Name: name, dtype: object下面操作是给同一列赋值
>>>newdata1 = {'username':{'first':'hh','second':'gg'},'age':{'first':24,'second':25}}
>>>f6 = DataFrame(newdata1,columns=['username','age','sex'])
>>>f6
username age sex
first hh 24 NaN
second gg 25 NaN
>>>f6['sex']='male'
>>>f6
username age sex
first hh 24 male
second gg 25 male还可以更精准的修改数据吗？当然可以，完全仿照字典的操作：
>>>f6['age']['second'] = 30
>>>f6
username age sex
first hh 24 male
second gg 30 male