Python数据分析（2）pandas库的使用：Series对象，DataFrame对象，Index对象

#coding=gbk
#pandas 库的使用
#pandas 库使用索引机制，有Series 和  DataFrame 2种数据结构
import pandas as pd
import numpy as np
print("--------------")
s=pd.Series([1,2,3])
print(s)
# 0    1    左边的对应的是索引
# 1    2
# 2    3
# dtype: int64
s1=pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c'])   #自定义索引值
print(s1)
# a    1    
# b    2
# c    3
# dtype: int64
print(s1.index) #Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')
print(s1.values)    #[1 2 3]
#选择内部元素
print(s1[1])    #2
print(s1[['a','b']]) 
print(s1[0:2]) 
# a    1
# b    2
# dtype: int64
#为元素赋值
s1[1]=9
print(s1)
#使用numpy数组
s2=np.array([1,3,5])
s3=pd.Series(s2)
print(s3)
# 0    1
# 1    3
# 2    5
# dtype: int32
s2[2]=99        #改变numpy数组的元素，同样会改变 pandas数组的元素
print(s3)
# 0     1
# 1     3
# 2    99
# dtype: int32
#Series运算
print(s3+12)
s3[3]=1
s3[4]=3
print(s3)
# 0     1
# 1     3
# 2    99
# 3     1
# 4     3
# dtype: int64
#统计有几个不同的元素
print(s3.unique())  #[ 1  3 99]
#统计不同元素出现的次数
print(s3.value_counts())
# 3     2    代表3出现2次
# 1     2    代表1出现2次
# 99    1
# dtype: int64

#coding=gbk
#pandas 库的使用
#pandas 库使用索引机制，有Se