实验目的

掌握Python进行数据描述的方法。

实验原理

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。

实验步骤

一、创建DataFrme

首先引入Pandas及Numpy：

import pandas as pd

import numpy as np

官方推荐的缩写形式为pd，你可以选择其他任意的名称。 DataFrame是二维的数据结构，其本质是Series的容器，因此，DataFrame可以包含一个索引以及与这些索引联合在一起的Series，由于一个Series中的数据类型是相同的，而不同Series的数据结构可以不同。因此对于DataFrame来说，每一列的数据结构都是相同的，而不同的列之间则可以是不同的数据结构。或者以数据库进行类比，DataFrame中的每一行是一个记录，名称为Index的一个元素，而每一列则为一个字段，是这个记录的一个属性。 创建DataFrame有多种方式：

以字典的字典或Series的字典的结构构建DataFrame，这时候的最外面字典对应的是DataFrame的列，内嵌的字典及Series则是其中每个值。

d = {'one' : pd.Series([1., 2., 3.], index=['a', 'b', 'c']),'two' : pd.Series([1., 2., 3., 4.], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}

df = pd.DataFrame(d)

可以看到d是一个字典，其中one的值为Series有3个值，而two为Series有4个值。由d构建的为一个4行2列的DataFrame。其中one只有3个值，因此d行one列为NaN（Not a Number）--Pandas默认的缺失值标记。

从列表的字典构建DataFrame，其中嵌套的每个列表（List）代表的是一个列，字典的名字则是列标签。这里要注意的是每个列表中的元素数量应该相同。否则会报错：

ValueError: arrays must all be same length

从字典的列表构建DataFrame，其中每个字典代表的是每条记录（DataFrame中的一行），字典中每个值对应的是这条记录的相关属性。

d = [{'one' : 1,'two':1},{'one' : 2,'two' : 2},{'one' : 3,'two' : 3},{'two' : 4}]

df = pd.DataFrame(d,index=['a','b','c','d'],columns=['one','two'])

df.index.name='index'

以上的语句与以Series的字典形式创建的DataFrame相同，只是思路略有不同，一个是以列为单位构建，将所有记录的不同属性转化为多个Series，行标签冗余，另一个是以行为单位构建，将每条记录转化为一个字典，列标签冗余。使用这种方式，如果不通过columns指定列的顺序，那么列的顺序会是随机的。

对于从一些已经结构化的数据转化为DataFrame似乎前者更方便，而对于一些需要自己结构化的数据（比如解析Log文件，特别是针对较大数据量时），似乎后者更方便。创建了DataFrame后可以通过index.name属性为DataFrame的索引指定名称。

二、DataFrame转换为其他类型

df.to_dict(outtype='dict')

outtype的参数为‘dict’、‘list’、‘series’和‘records’。 dict返回的是dict of dict；list返回的是列表的字典；series返回的是序列的字典；records返回的是字典的列表

查看数据

head和tail方法可以显示DataFrame前N条和后N条记录，N为对应的参数，默认值为5。这通常是拿到DataFrame后的第一个命令，可以方便的了解数据内容和含义。

df.head()

df.tail()

排序

DataFrame提供了多种排序方式。

df.sort_index(axis=1, ascending=False)

sort_index可以以轴的标签进行排序。axis是指用于排序的轴，可选的值有0和1，默认为0即行标签（Y轴），1为按照列标签排序。 ascending是排序方式，默认为True即降序排列。

df.sort(columns='two')

df.sort(columns=['one','two'],ascending=[0,1])

DataFrame也提供按照指定列进行排序，可以仅指定一个列作为排序标准（以单独列名作为columns的参数），也可以进行多重排序（columns的参数为一个列名的List，列名的出现顺序决定排序中的优先级），在多重排序中ascending参数也为一个List，分别与columns中的List元素对应。

注意：python2中print语句不加括号，python3中print语句打印内容要加括号！