python資料分析之pandas學習一
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Pandas是python第三方庫，提供高效能易用資料型別和分析工具。import pandas as pd
pandas基於Numpy實現，常與Numpy和Matplotlib一同使用。
| Numpy | pandas（Series+dataframe） |
| 基礎資料型別 | 擴充套件資料型別 |
| 關注資料的結構表達 | 關注資料的應用表達 |
| 維度：資料間關係 | 資料與索引間關係 |
一 Series型別
Series型別由一組資料及與之相關的資料索引組成。
0-3是自動索引，int64為Numpy中資料型別。
Series型別可以由如下型別建立
Python列表 /標量值/Python字典/ndarray/其它函式
1 列表已說
2 標量值（可以自定義索引）
3 字典
4 ndarray
Series型別的基本操作
1 Series型別包括index和values兩部分 .index獲得索引，.values獲得資料
2 Series型別的操作類似於ndarray型別。自動索引和自定義索引可以同時存在，兩套索引並存，但不能混用。
3 Series型別的操作類似Python字典型別（通過自定義索引訪問，保留字in操作，使用.get()方法）
Series的name屬性
Series物件和索引都可以有一個名字，儲存在屬性.name中。
Series物件可以隨時修改並即刻生效。
二 DataFrame型別
DataFrame型別由共用相同索引的一組列組成。由索引（行索引：index和列索引: column）和多列資料組成。
行axis=0,列axis=1
DataFrame是一個表格型的資料型別，每列值型別可以不同。常用於表達二維資料，也可以表達多維資料。
DataFrame型別可以由以下型別建立
1）二維ndarray物件
2）由一維ndarray，列表，字典，元組或Series構成的字典
3）Series型別
4）其他的DataFrame型別
由二維ndarray物件建立
由一維ndarray物件字典建立（資料根據行列索引自動補齊）
從列表型別的字典建立
DataFrame是帶標籤的陣列，其基本操作類似於Series，依據行列索引
三 資料型別的操作
改變Series和DataFrame物件（增加或重排：重新索引
刪除：drop）
重新索引.reindex()能夠改變或重排Series和DataFrame索引
.reindex(index=None,columns=None,...)的引數
| 引數 | 說明 |
| index,columns | 新的行列自定義索引 |
| fill_value | 重新索引中，用於填充缺失位置的值 |
| method | 填充方法，ffill為當前值向前填充，bfill向後填充 |
| limit | 最大填充量 |
| copy | 預設為True，生成新的物件，False時，新舊相等不復制。 |
Series和DataFrame的索引都是Index型別，是不可修改的。
索引型別的常用方法
| 方法 | 說明 |
| .append(idx) | 連線另一個Index物件，產生一個新的Index物件 |
| .diff(idx) | 計算差集，產生新的Index物件 |
| .intersection(index) | 計算交集 |
| .union(index) | 計算並集 |
| .delete(loc) | 刪除loc位置處的元素 |
| .insert(loc,e) | 在loc位置增加一個元素e |
刪除指定索引物件
.drop()能夠刪除Series和DataFrame指定行或列索引
四 資料運算
算數運演算法則
算數運演算法則根據行列索引，補齊後運算，運算預設產生浮點數。補齊時缺項值填充NAN（空置）
二維和一維，一維和零維間為廣播運算。採用+-*/符號進行的二元運算產生新的物件。
廣播運算：不同維度之間的運算，低維的元素會作用到高維的每一個元素。
也可以使用方法形式的運算（可以增加引數）
| 方法 | 說明 |
| .add(d,**argws) | 型別間加法運算，可選引數 |
| .sub(d,**argws) | 型別間減法運算，可選引數 |
| .mul(d,**argws) | 型別間乘法運算，可選引數 |
| .div(d.**argws) | 型別間除法運算，可選引數 |
不同維度之間為廣播運算，一維Series預設在軸1進行運算。
使用運算方法可以令一維Series參與軸0運算
。
比較運演算法則（只能進行同維度運算，尺寸一致）
比較運算只能比較相同索引的元素，不進行補齊。廣播運算。採用><>=<===!=等符號進行的二元運算產生布爾物件。
五：資料的特徵，統計分析
一組資料表達一個或多個含義。從一組資料提取出摘要（有損地提取資料特徵的過程）。
1 基本統計（含排序）
2 分佈/累計統計
3 資料特徵（相關性，週期性等）
4資料探勘（形成知識）
Pandas庫的資料排序
.sort_index()方法在指定軸上根據索引進行排序，預設升序。
.sort_index(axis=0,ascending=True)
.sort_values()方法在指定軸上根據數值進行排序，預設升序（NaN值同一排放在末尾）
Series.sort_values(axis=0,ascending=True)
DataFrame.sort_valies(by,axis=0,ascending=True)
by:axis軸上的某個索引或索引列表
基本統計分析函式（適用於Series和DataFrame型別）
| 方法 | 說明 |
| .sum() | 計算資料總和，按照0軸 |
| .count() | 非NaN值的數量 |
| .mean() .median() | 計算資料的算數平均值，算數中位數 |
| .var() .std() | 方差，標準差 |
| .min() .max() |
最小/最大值 |
| .argmin() .argmax() | 計算資料最大值和最小值所在位置的索引位置（自動索引） |
| .idxmin() .idxmax() | 計算資料最大值，最小值所在位置的索引（自定義索引） |
| .describe() | 針對0軸（各列）的統計彙總 |
累計統計分析函式（適用於Series和DataFrame型別）
| 方法 | 說明 |
| .cumsum() | 依次給出前1,2,...n個數之和 |
| .cumprod() | 依次給出前1,2,...n個數之積 |
| .cummax() | 依次給出前1,2...n個數的最大值 |
| .cummin() | 最小值 |
累計統計分析函式（適用於Series和DataFrame型別，滾動計算（視窗計算））
| 方法 | 說明 |
| .rolling(w).sum() |
依次計算相鄰w個元素的和 |
| .rolling(w).mean() | |
| .rolling(w).var() | |
| .rolling(w).std() | |
|
.rolling(w).min() .rolling(w).max() |
相關分析（正相關，負相關，不相關）
Pearson相關係數r
r取值範圍為[-1,1]
0.8-1.0 極強相關
0.6-0.8強相關
0.4-0.6中等相關程度
0.2-0.4弱相關
0-0.2極弱相關或無相關
相關分析函式（適用於Series和DataFrame型別）
| 方法 | 說明 |
| .cov() | 計算協方差矩陣 |
| .corr() | 計算相關係數矩陣（常用） |
