第五课内容：Pandas 入门
pandas DataFrame（数据框） pandas Series 数据的选择 案例：Iris 鸢尾花数据
数据的导入和观察
数据选择复习
数据可视化初探
Pandas DataFrame
我们存储数据最常用的形式是表格
表格就是由行与列所构成的一种有序的组织形式
表格的第一行一般是变量名称，也称为表头（header）
不同的变量可以是不同的数据类型。
比如下面这个表格罗列了 2016 年 GDP 最高的 5 个国家以及对应的首都，人口(百万)，GDP（万亿美元），和所在大洲
问题：如何在 python 中表示以上这个表格？
思考思路：
在第四节课中，我们介绍了二维 numpy array。但是 numpy array 只能存储一种数据类型，但是上面的表格同时有数值变量和字符串，
——>所以我们需要使用 pandas 包来处理，
——>pandas 是数据科学中最常用的包之一，可以高效的处理各种数据格式。也因为 pandas是基于 numpy 构建的。
我们将重点介绍 pandas 中的 series 和 DataFrame
从字典创建一个 DataFrame
回忆第三节课程，我们需要键（key）和值（value）来定义一个字典
# 首先产生一个叫 gdp 的字典
产生一个叫 gdp 的字典
这就是在 Python 中显示的表格啦！简洁美观！
记得每一次运行都要记得重新赋值 import pandas as pd ，不然后面是没有办法运行没有被定义的代码的。
这里的套路是：首先要定义一个叫 gdp 的字典名称，DataFrame 是一个有魔法的固定词汇，数据表格的意思，也就是用它来赋值代码，输出的结果是一个表格，这可是在 python 中的表格～
gdp_df=pd.DataFrame(gdp)，在 pandas 里面，强制转换 gdp 这个字典为 DataFrame 的格式，等同于 被赋值的 gdp 的 DataFrame 数据表格。我的理解啊～
首行加黑加粗的是表头，主体部分就是我们定义的数据内容了。
细心的人会发现，这里的表格的表头内容排列顺序和代码复制的内容顺序是不一样的，赋值的时候前面是 country，capital，population，在形成的表格前面的是 capital，continent，country。所以我们要是需要顺序一致的时候，应该怎么办呢？
如图：
表格行首内容顺序与代码一致
需要加 columns 这个名词，把顺序强调一遍，输出的结果就是和代码顺序一样的表格行首啦！也就是，使用 column 选项可以选择列的顺序
接下来，我们也可以通过 index 选项添加自定义的行标签(label)
把第一列的数字改成国家缩写小写
修改行和列的标签
修改内容
这里通过 index 和 columns 的索引修改相应的内容，把黑体的内容首字母全部换成大写了。
其实就是，要是需要修改表格内的内容，要在代码行重新输入新的值，然后运行就能修改 Python 表格中的内容了。
增加一列数据
增加数据
这个表格中增加的内容是表示这是 GDP 前 5 的数据，然后还有相对相应的国土面积。也就是在 Python 表格中增加数据的话，要在代码行重新赋值一个表头内容，然后一般是用字典的格式来定义主体内容，然后重新输出表格，就能得出增加数据的 Python 表格来。
Pandas series
pandas 中的 series 对象是另一个重要的数据结构
你可以将其视为一个一维的 DataFrame 或者一个一维数组（array）加上一个索引（index）
在这节课后半部分，我们将展示 series 在数据过滤和分组运算中起到作用
来吧！又是一个新词汇！记下来哦！
Pandas series
DataFrame 是二维的数据，Series 是一维数据，是一个数列类型。Series 可以看作是DataFrame 表格中的某一列。
也是一样的套路，先定义一个函数，赋值 series ，在等号右边的 pd.Series 的 Series 一定要大写，和上面的 DataFrame 一样，D 和 F 要大写，可能是因为程序智能识别大写首字母这些词汇的含义，小写可能就不能识别那一层特殊功能了。 呃，有魔法和没魔法的区别 吧～
其中 14 语句中，第一列和上面的例子一样，一旦没有重新赋值，默认的索引就是 0，1，2，3这样排列下来的。在 15 语句中，用 index 重新赋值后，列的表头内容就出现变化了。
# 当我们使用点操作符来查看一个变量时，返回的是一个 pandas series
# 在后续的布尔筛选中使用点方法可以简化代码
# US,...,UK 是索引
series 取表格中一列的值
其实到这一步也是出了很多错。在前面定义有歧义，导致这一步查找 GDP 的数据时，出现的全是 NaN 这个代号：
查找无数据，错误示范
往上查看，从某一步开始数值都已经是这样了，但是我竟然也没发现。就是从这里开始的：
出错的输出
全部重新打一遍，也是没发现出问题，但是输出全部都是错误提醒啊，来，感受一下满屏的错误提示：
出错提醒
发去群里求助，老师让我把从头开始的代码都给他看，然后发现问题在最初的定义赋值，或者 GDP 大小写开始。因为前面字典定义的 GDP 是小写的，后面为了和行首内容字母大写相一致，就直接修改行首内容，导致的结果就是程序识别不了 GDP=gdp 的数值。所以只能显示 “NaN”。
老师说这种情况，要不在创建的时候就和字典一致，要不在字典创建之后，使用 gdp_df.columns=[ ] 的形式对列名进行修改。
这是需要取 gdp 这一列数据的语法，在 Series 中直接就是后缀加“ .索引” 的形式得出数据。
得出数据类型
和之前的课一样的套路，需要分辨数据类型的时候，还是用 type 这个词汇实现魔法啊～～
直接得出索引
也可以用后缀加 index 直接得出 gdp 这一列对应的索引，也就是列的行首内容。在这里 gdp 对应的就是国家。
返回一个布尔型的 series
在 gdp 这一列，有哪些数值是大于 4 的，大于 4 的用 True 表示，不大于 4 的用 False 表示。
老师说这样的应用在后面会经常用到哟～
用字典来创建 Series
# 我们也可以将 series 视为一个长度固定且有顺序的字典，一些用于字典的函数也可以用于series
先创建一个字典，通过字典创建一个 Series 数据。
# 判断 ’US' 标签是否在 gdp_series 中
判断 ’US' 标签是否在 gdp_series 中
数据的选择
DataFrame 格式数据（如果只是用 [ ] 则产生一个series）；
df [ 'column_name' ] —— 选取列，生成 Series 格式数据；
df.column_name —— 选取列，生成 Series 格式数据
使用 loc 和 iloc 方法，选择行和列：
df.loc[ ] —— 使用行和列的 标签索引选取数据
df.iloc[ ] ——使用行和列的 数值索引选取数据
使用布尔索引筛选数据
这太多括号啦！看得有点晕，首先看选取列的三种方法，2 个中括号，1 个中括号和没有中括号的区别。
df [ ['column_name'] ]
这个我的理解是，在 gdp 这个 DataFrame 的表格中，找出 Country 这个列的数据内容。这个用法不限于一列，要是想要显示更多列，也是一样的用法：
选取 Country 和 gdp 这两列
下面显示一个中括号的运算。
df [ 'column_name' ]
同样的内容， 23 条是 DataFrame 类型， 24 条是 Series 类型，我们可以用 type 这个词汇来判断数据类型：
数据类型的显示
我们再来看看 df.column_name 这样的格式，出来的结果：
df.column_name
以上三种，就是：
df [ ['column_name'] ]
df [ 'column_name' ]
df.column_name
都是通过以上句型来选取列的数据内容。
觉得这个和以前学英语差不多啊！记单词，记句型，注意括号使用的语法。。。都是一个套路
上面讲的是列的索引，要是我们需要行的数据呢？
中括号里面写的是行所对应的数值索引，这有点像之前学的切片:
行的数据选取
loc 方法
是一种基于行标签和列标签选取数据的方法
可以选取特定行或列，也可以同时指定所需要的行与列
和二维 numpy array 的格式非常类似
我们先来一个例子，需要 JP 和 DE 的行数据时，df.loc[ ]
df.loc[ ] —— 使用行和列的标签索引选取数据
要是我们除了想要特定的行数据，还想要特定的列，就在行的索引方括号后面加 逗号和列的索引就可以了：
df.loc[ ] —— 使用行和列的标签索引选取数据
增加的索引值是标签数据，也就是对应的字符串。loc 方法正是基于标签选取数据的方法。
要是需要整一行的数据，和之前学的切片里面的公式语句差不多，用冒号来表示：
df.loc[ ] —— 使用行和列的标签索引选取数据
iloc 方法
和 loc 方法不同的地方是，iloc 是基于行列索引进行数据选择而不是标签
具体使用方法和 loc 类似，用行/列索引代替标签
在一个表格中，想要得到其中某行的数据，用 df.iloc[ ]
df.iloc[ ] ——使用行和列的数值索引选取数据
要是想要得到特定的列的数据呢？ 套路都一样，直接后面加方括号，里面填对应的列的数字：
df.iloc[ ] ——使用行和列的数值索引选取数据
使用布尔索引(boolean Indexing)筛选数据
我们可以使用 pandas series 来获取一个 boolean series
布尔索引的使用和二维 numpy array 类似
可以结合 [ ] 或者 loc一起使用
老师说前面给我们留下了一个布尔型索引没有后文，如下图的 36 条：
使用布尔索引(boolean Indexing)筛选数据
要在一个表格之内找到洲所在是 Asia 的，用布尔型判断有哪些是符合，哪些是不符合的。
37 条用句型套用，得出数据表格，内容是，符合 Continent 在 Asia 的国家有 CN 和 JP ，所对应的行内容全部显示出来。
这个时候，我们套用 loc 句型，得出的结果是一样的:
使用布尔索引(boolean Indexing)筛选数据
再来一个例子吧～
我们要在表格里面找到所在大洲是欧洲，并且 GDP 是要大于 3 的那个国家数据，首先用布尔型看数据符合还是不符合：
使用布尔索引(boolean Indexing)筛选数据
这里可以看到，只有 DE 这个数值才符合要求。我们看句型中，要是需要两个或两个以上的条件要同时满足，需要用到 & 这个符号，代表优先级，也就是同时运算。
然后用 DataFrame 这个句型进行运算，得到符合条件的整行数据：
使用布尔索引(boolean Indexing)筛选数据
还有鸢尾花数据这个大案例，留在下一篇文章啦！
作业5-1：
选出亚洲或者北美洲的国家记录 (提示：使用 isin 方法)
选出 gdp 大于 4 兆亿美元的国家
文科生学Python系列9: Pandas入门www.jianshu.com
