api参考:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.25/reference/index.html
Pandas是python在统计中应用非常广的第三方库，也提供了很多简单易用的API，其主要有两大数据结构: 和
1. Series和DataFrame
- Series实际上就是常用的list一种升级版本。一般来说,list索引都是类似1,2,3,4....这样的数组下标，series默认也是这样，但是它可以设置索引值。
eg:
#第一个参数data,第二个参数试自定义索引，不指定为1，2...n顺序
#seriesEg=Series([1,2,1],index=['a','b','c'])
# a 1
# b 2
# c 3
# dtype: int64
seriesEg=Series([1,2,1],['a','b','c'])
print(seriesEg)
print(seriesEg['a'])
很容易发现Series结构实际上就是一系列的k,v组成。
- DataFrame可以看作是数据库行列或者是excel表行列结构的一种抽象.也可以看作是由Series组成的字典类型；
dataFrameEg=DataFrame({"languageScore":[60,30,65],"mathScore":[93,96,92],"englishScore":[90,77,88]},index=["张飞","关羽","黄忠"])
print(dataFrameEg)
print(dataFrameEg["languageScore"]) #输出Series结构
# languageScore mathScore englishScore
# 张飞 60 93 90
# 关羽 30 96 77
# 黄忠 65 92 88
# 张飞 60
# 关羽 30
# 黄忠 65
2. 数据操作
主要涉及:
- 类结构化文件（xls,csv等）的导入导出
- DataFrame的操作(删除行列，重命名，去重，数据格式，空值处理(判断isnull，删除dropna，替代fillna))
- apply的高级操作
- 统计函数(describe()、max、min、var、std...)
- 数据表合并(merge的inner,outer,left,right...)
------更多示例可以参考页头的官网，或者访问我的python_data-start
3. pandasql操作
import pandasql as psql
import pandas as pd
df1=pd.DataFrame({"name":["张三","李四","小明"],"rank":range(10,13)})
print(df1)
# locals() or globals() variable environment
psqldf=lambda sql:psql.sqldf(sql,env=globals())
print(psqldf("select * from df1 where name='张三' or name='李四'"))
print(psql.sqldf("select rank from df1 ",env=locals()))
