Python for Data Analysis (11)

### pandas知识罗列

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#### Series

1. series 是类似turple结构的一维数组对象，并可以通过turple来创建；索引在左边，值在右边；索引和值之间有link；

2. series 是有name属性

3. series 有检测缺失数据（NaN）的函数:isnull,notnull

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#### DateFrame

4. DateFrame 是表格型数据结构，与series不同的是，它可以是不同数据类型组成的，有列索引（index）、行索引（columns）；与R的dataframe相似，但不同在于DataFrame的数据是以**一个或多个二维块存放**

5. 获取行和获取列的方法

6. 索引方式返回的series是相应数据的视图，所做的修改都是会反映到源数据上！！！

7. 不存在的列赋值会创建一个新列

8. 创建DateFrame的特别方式：嵌套字典（外层字典的键作为列，内层字典的键为行）

9. df转置（.T）后，index和columns属性互换

10. df的切法是选出index或columns，然后看作一个series来切片！！！

11. 可以输入df构造器的数据形式！？

12. index对象方法？？？

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#### 索引、选取、切片和过滤

13. 重新索引reindex，可实现重排列、填充和插值(只能在行上插值)，注意参数设置method,fill_value..etc

14. drop方法是去除指定轴的项，如果是df要指定轴axis，并不是在视图上做修改，不影响源数据

15. 标签的切片是闭区间！！df直接切片是按行切，eg: df[:2],也可以利用布尔数组按条件选取行

16. .ix的重要应用就是可以选择df的子集！ data.ix[[行],[列]]

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#### 算术运算、数据对齐

17. 直接使用‘+’，‘-’符号是默认匹配列索引，以行广播

18. 用add、sub、div、mul等函数，可以用轴参数axis来指定

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#### 排序
19. sort_index()可以选轴，针对series的order()

待续。。