🔥一个人走得远了，就会忘记自己为了什么而出发，希望你可以不忘初心，不要随波逐流，一直走下去🎶
🦋 欢迎关注🖱点赞👍收藏🌟留言🐾
🦄 本文由 程序喵正在路上 原创，CSDN首发！
💖 系列专栏：Python数据挖掘
🌠 首发时间：2022年8月31日
✅ 如果觉得博主的文章还不错的话，希望小伙伴们三连支持一下哦

一、学习目标

1. 了解 Numpy 与 Pandas 的不同
2. 了解 Pandas 的 MultiIndex 与 panel 结构
3. 说明 Pandas 的 Series 与 Dataframe 两种结构的区别

二、Pandas简介

• 2008 年 WesMcKinney 开发的库
• 一个专门用于数据挖掘的开源 Python 库
• 以 Numpy 为基础，借力 Numpy 模块在计算方面性能高的优势
• 基于 Matplotlib，能够进行简便地画图
• 独特的数据结构

三、Pandas的优点

Numpy 已经能够帮助我们处理数据，能够结合 matplotlib 解决部分数据展示等问题，那么学习 Pandas 的目的是什么呢？

便捷的数据处理功能

• 读取文件方便
• 封装了 Matplotlib、Numpy 的画图和计算

Pandas 拥有三大数据结构 —— DataFrame、Panel、Series

四、DataFrame

DataFrame的引入

回顾我们在 Numpy 当中创建的股票涨跌幅数据的形式？

import numpy as np

# 创建一个符合正态分布的10个股票5天的涨跌幅数据
stock_change = np.random.normal(0, 1, (10, 5))

会得到类似于下面的一组数据：

array([[-0.76262691, -1.53906032, -1.19438127, -1.81317422, -0.3470865 ],
       [ 0.59125622, -2.19342596, -0.64091173,  0.71351875, -0.09791594],
       [-0.43086545,  0.25453646, -0.15989081, -2.37560652,  0.14228323],
       [-0.59931837,  0.92769144, -1.32584091, -0.50051822, -0.91595638],
       [ 0.97610619,  0.01210933, -0.40116201,  0.67677703,  0.07081736],
       [ 0.48321613,  1.03806051,  0.64154591, -0.05624017,  1.14431186],
       [ 0.50118994, -0.41052898,  0.90930519, -1.99978121, -0.91814337],
       [-0.08912512, -2.38287704, -2.13710752,  0.29732938, -1.50453318],
       [ 0.18190879, -0.72589502, -1.07843733, -1.33786192,  0.11145101],
       [ 0.40291687, -1.09541242, -0.81029028, -0.47490371, -1.90883155]])

上面数据的结构为：既有行索引，又有列索引的二维数组

但是这样的数据形式很难看到存储的是什么样的数据，并且也很难获取相应的数据，比如需要获取某个指定股票的数据，就很难去获取

问题：如何让数据更加有意义地去显示出来？

import pandas as pd

# 使用Pandas中的数据结构
pd.DataFrame(stock_change)

运行代码，会出现下图的效果，默认索引是从 0 开始：

这样效果还不是很好，我们可以给股票涨跌幅数据增加行列索引，这样显示效果更佳

• 添加行索引

# 添加行索引
stock = ["股票{}".format(i) for i in range(10)]
pd.DataFrame(stock_change, index=stock)

• 添加行索引

# 添加列索引
date = pd.date_range(start="20180101", periods=5, freq="B")
pd.DataFrame(stock_change, index=stock, columns=date)

最终呈现效果如下：

DataFrame的结构

DataFrame 对象既有行索引，又有列索引，类似于二维表

• 行索引，表明不同行，横向索引，称为 index
• 列索引，表明不同列，纵向索引，称为 columns

DataFrame的属性

将刚才得到的表用变量保存起来

data = pd.DataFrame(stock_change, index=stock, columns=date)

常用属性：

• shape

data.shape

• index

data.index

• columns

data.columns

• values

data.values

• T

data.T

DataFrame的方法

• head()

data.head(3)

• tail()

data.tail(2)

DataFrame索引的设置

• 修改行列索引值

请注意：以下修改方式是错误的，不能单独修改某一个索引

# 错误的修改方式
data.index[3] = '股票_3'

正确的方式：

stock_code = ["股票_" + str(i) for i in range(stock_change.shape[0])]

# 必须整体全部修改
data.index = stock_code

效果如下：

• 重设索引
  • reset_index(drop=False)
    • 设置新的下标索引
    • drop：默认为 False，不删除原来索引，如果为 True，删除原来的索引

data.reset_index()

data.reset_index(drop=True)

• 以某列值设置为新的索引
  • set_index(keys, drop=True)
    • keys：列索引名称或者列索引名称的列表
    • drop：boolean、default True，当作新的索引，删除原来的列

设置新索引案例

1. 创建

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'month': [1, 4, 7, 10],
                  'year': [2012, 2014, 2013, 2014],
                  'sale': [55, 40, 84, 31]})

2. 设置一个索引，以月份为例

# 将月份设置为新的索引
df.set_index("month", drop=True)

3. 设置多个索引，以年和月份为例

# 设置多个索引，以年和月份为例
new_df = df.set_index(["year", "month"])

请注意：通过我们刚才的一波操作，这个 DataFrame 已经变成了一个具有 MultiIndex 的 DataFrame

查看它的行索引，可以发现已经改变了

new_df.index

五、MultiIndex与Panel

MultiIndex

多级或分层索引对象

• index属性
  • names：levels 的名称
  • levels：每个 level 的元组值

new_df.index.names

new_df.index.levels

Panel

• class pandas.Panel(data=None, items=None, major_axis=None, minor_axis=None, copy=False, dtype=None)
  • 存储 3 维数组的 Panel 结构

p = pd.Panel(np.arange(24).reshape(4, 3, 2),
             items=list('ABCD'),
             major_axis=pd.date_range('20130101', periods=3),
             minor_axis=['first', 'second'])

• items —— axis 0，每个项目对应于内部包含的数据帧（DataFrame）
• major_axis —— axis 1，它是每个数据帧（DataFrame）的索引（行）
• minor_axis —— axis 2，它是每个数据帧（DataFrame）的列

请注意：Pandas 从版本 0.20.0 开始弃用，现在推荐用于表示 3D 数据的方法是 DataFrame 上的 MultiIndex 方法，也就是类似于前面的 new_df

六、Series

• series结构只有行索引

我们将之前的涨跌幅数据进行转置，然后获取 ’股票0‘ 的所有数据

创建Series

通过已有数据创建

• 指定内容，默认索引

pd.Series(np.arange(10))

• 指定索引

pd.Series([6.7, 5.6, 3, 10, 2], index=[1, 2, 3, 4, 5])

通过字典数据创建

pd.Series({'red':100, 'blue':200, 'green':500, 'yellow':1000})

Series获取索引和值

• index
• values

七、总结

• DataFrame 是 Series 的容器
• Panel 是 DataFrame 的容器