2.2.1 Pandas的数据结构
Pandas提供了Series和DataFrame两种重要的数据结构。Series类似于NumPy中的一维数组。除了可以调用NumPy一维数组的所有函数与方法外，Series还支持通过索引对数据进行选择和操作。DataFrame类似于NumPy的二维数组，支持调用NumPy二维数组的所有函数和功能。
使用Series和DataFrame时，需要先引用Pandas模块，本书默认使用下面的引用方式：
import pandas as pd
在引用Pandas以后，直接使用pd.Series和pd.DataFrame进行数据处理。
1.Series
Series由一组数据（可以是不同数据类型）和与之对应的索引值组成。创建一个Series对象时，可以通过向pd.Series传递一个Python列表、字典或者NumPy一维数组来实现。对于名字为s的Series对象，可以分别使用s.index和s.values查看其索引和值。
代码2-13展示了3个创建Series对象的例子。
代码2-13 Series对象的创建方法
import numpy as np
import pandas as pd
#使用列表创建Series对象，并指定索引
s1 = pd.Series([0, 1, 2, np.nan], index = ['a', 'b', 'c', 'd'])
print("使用列表创建的Series对象s1：\n", s1)
dic = {'张三': 97, '李四': 68, '王五': 88}
s2 = pd.Series(dic) #使用字典创建Series对象
print("使用字典创建的Series对象s2：\n", s2)
arr = np.arange(4) #使用NumPy数组创建Series对象
s3 = pd.Series(arr)
print("使用NumPy数组创建的Series对象s3：\n", s3)
上述代码的输出结果为（第1列均为索引）
使用列表创建的Series对象s1： a 0.0 b 1.0 c 2.0 d NaN dtype: float64 使用字典创建的Series对象s2： 张三 97 李四 68 王五 88 dtype: int64 使用NumPy数组创建的Serie对象s3： 0 0 1 1 2 2 3 3 dtype: int32
在代码中，Series对象s1通过传入一个列表作为参数进行创建，并设置了每个元素对应的索引为['a','b','c','d']。对象s2通过传入一个字典作为参数进行创建，其中，字典的键被识别为Series对象的索引，字典的值作为数据。对象s3通过传入一个NumPy一维数组作为参数进行创建，由于没有指定索引，Pandas为其设置了0～3的整数作为自动索引。
2.DataFrame
DataFrame是一个表格型数据结构，类似于Excel的二维表格。一个DataFrame对象由多个列组成，每列的数据类型可以不同（数值、文本等）。DataFrame对象既有行索引，也有列索引，因此可以通过指定行、列索引精准地操作DataFrame对象中的值。
创建DataFrame对象的典型方法是向pd.DataFrame()方法传入二维列表、二维数组或者字典。代码2-14展示了创建DataFrame对象的几种常见方法。
代码2-14 DataFrame对象的创建方法
import numpy as np
import pandas as pd
#使用二维列表创建
df1 = pd.DataFrame([['a', 1, 2], ['b', 3, 4], ['c', 7, 8]], columns = ['x', 'y', 'z'])
print("使用二维列表创建DataFrame对象：\n", df1)
#使用NumPy二维数组创建
df2 = pd.DataFrame(np.zeros((3, 3)), columns = ['x', 'y', 'z'])
print("使用NumPy二维数组创建DataFrame对象：\n", df2)
#使用字典创建
dic = { '语文': [98, 88, 78],
'数学': [89, 72, 93],
'英语': [84, 85, 77]}
df3 = pd.DataFrame(dic, index = ['张三', '李四', '王五'])
print("使用字典创建DataFrame对象：\n", df3)
上述代码的输出结果为
使用二维列表创建DataFrame对象：
x y z
0 a 1 2
1 b 3 4
2 c 7 8
使用NumPy二维数组创建DataFrame对象：
x y z
0 0.0 0.0 0.0
1 0.0 0.0 0.0
2 0.0 0.0 0.0
使用字典创建DataFrame对象：
语文 数学 英语
张三 98 89 84
李四 88 72 85
王五 78 93 77
在此代码中，DataFrame对象df1使用Python的二维列表来创建，并指定了其列索引为['x','y','z']。由于未提供行索引，Pandas为df1创建了一个从0到N-1（N表示传入数据的行数）的整数序列作为自动行索引。对象df2通过传入一个3×3的NumPy二维数组作为参数创建。对象df3使用了包含“键—值”对的字典作为参数进行创建，其中，字典的“键”被作为对象的列索引，对应的“值”被作为对象的列的内容。也可以通过index参数为df3对象设置行索引['张三','李四','王五']。