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一、Pandas核心数据结构

​​1. Series（一维数组）​​

• ​​创建方法​​：

  # 从列表创建
  s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan], index=['a','b','c','d'])# 从字典创建（自动使用键作为索引）
  s = pd.Series({'A':90, 'B':85, 'C':92})

• ​​核心属性​​：

  属性	说明	示例
  s.index	索引对象	Index(['a','b','c','d'])
  s.values	值数组	array([1,3,5,nan])
  s.dtype	数据类型	float64
  s.shape	数据形状	(4,)
  s.size	元素数量	4

​​2. DataFrame（二维表格）​​

• ​​创建方法​​：

  # 从字典创建（最常用）
  data = {'姓名':['张三','李四'], '年龄':[25,30], '城市':['北京','上海']}
  df = pd.DataFrame(data)# 指定列顺序和索引
  df = pd.DataFrame(data, columns=['姓名','城市','年龄'], index=['a','b'])

• ​​核心属性​​：

  属性	说明	示例
  df.index	行索引	Index(['a','b'])
  df.columns	列名	Index(['姓名','年龄','城市'])
  df.shape	表格形状	(2,3)
  df.dtypes	每列数据类型	姓名:object, 年龄:int64...
  df.values	二维数组	array([['张三',25,'北京'],...])

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二、Series常用操作详解

​​1. 统计方法​​：

s = pd.Series([3, 5, 2, 4, 4, 3])s.mean()        # 平均值 → 3.5
s.median()      # 中位数 → 3.5
s.mode()        # 众数 → [3,4]
s.std()         # 标准差 → 1.048
s.min()         # 最小值 → 2
s.argmax()      # 最大值位置 → 1
s.value_counts()# 值计数 → 4:2, 3:2, 2:1
s.describe()    # 描述性统计（计数/均值/标准差/四分位等）

​​2. 布尔索引​​：

# 筛选大于平均值的元素
s[s > s.mean()]  # → [5,4,4]# 多条件筛选（&代替and，|代替or）
s[(s > 2) & (s < 5)]  # → [3,4,4,3]

​​3. 向量化运算​​：

s * 2            # 所有元素乘2 → [6,10,4,8,8,6]
s + pd.Series([10,20], index=[0,1]) # 索引对齐运算 → [13,25,NaN,NaN...]
np.log(s)        # 应用NumPy函数

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三、DataFrame常用操作详解

​​1. 数据选取​​：

# 列选取
df['姓名']        # 获取单列 → Series
df[['姓名','年龄']] # 多列 → DataFrame# 行选取
df.loc['a']       # 按索引选行 → Series
df.iloc[0]        # 按位置选行 → Series
df[0:1]           # 切片选行 → DataFrame# 单元格选取
df.at['a','年龄']   # 25（快速访问标量）
df.loc['a','城市']  # '北京'

​​2. 布尔索引​​：

# 筛选北京居民
df[df['城市'] == '北京'] # 复合条件（年龄>25且来自上海）
df[(df['年龄'] > 25) & (df['城市'] == '上海')]

​​3. 统计方法​​：

df.mean()         # 每列均值（数值列）
df.max()          # 每列最大值
df.idxmax()       # 最大值所在行索引
df.corr()         # 列间相关系数矩阵
df['年龄'].corr(df['分数']) # 两列相关系数

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四、数据结构更改指南

​​1. 索引操作​​：

# 设置索引
df.set_index('姓名', inplace=True) # 设置姓名列为索引# 重置索引
df.reset_index(drop=True) # 删除原索引（不保留）# 重命名索引/列名
df.rename(index={'张三':'员工1'}, columns={'年龄':'Age'})

​​2. 列操作​​：

# 添加新列
df['薪资'] = [15000, 18000] # 删除列
df.drop('城市', axis=1, inplace=True)# 插入列（在位置1插入）
df.insert(1, '部门', ['技术部','市场部'])

​​3. 数据类型转换​​：

df['年龄'] = df['年龄'].astype(float)  # 转为浮点型
pd.to_datetime(df['日期列'])            # 转为日期类型

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五、数据导入导出大全

​​1. CSV文件​​：

# 读取（含参数详解）
df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8',   # 编码格式index_col=0,        # 指定索引列na_values=['NA'])   # 缺失值标识# 保存（含参数详解）
df.to_csv('output.csv', index=False,       # 不保存索引encoding='gbk',   # 中文编码columns=['姓名','年龄']) # 只存指定列

​​2. Excel文件​​：

# 读取（需安装openpyxl）
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1',header=0)       # 第一行为列名# 保存（需安装xlsxwriter）
df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='结果',float_format='%.2f')  # 浮点数格式

​​3. Pickle文件（Python专用）​​：

# 保存（保留数据类型）
df.to_pickle('data.pkl') # 读取
df = pd.read_pickle('data.pkl')

​​4. 其他格式​​：

# SQL数据库
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('sqlite:///mydb.db')
pd.read_sql('SELECT * FROM table', engine)# JSON格式
df.to_json('data.json', orient='records')
pd.read_json('data.json')

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💡 关键要点总结

1. ​​数据结构选择​​：

   • 单列数据 → Series

   • 多列表格 → DataFrame

2. ​​数据处理黄金法则​​：

   # 替代循环的向量化操作（速度快100倍）
   df['新列'] = df['列1'] * 2 + df['列2']

3. ​​性能优化技巧​​：

   • 读取大文件时使用 chunksize参数分块处理

   • 减少 inplace=True的使用（创建副本更安全）

   • 使用 category类型处理有限个数的字符串列（节约内存）

4. ​​最佳实践​​：

   # 标准化数据处理流程
   df = (pd.read_csv('raw_data.csv').rename(columns=str.lower)    # 列名小写.dropna(subset=['关键列'])     # 删除关键列缺失行.reset_index(drop=True)       # 重置索引.astype({'年龄':'int'}))      # 类型转换

​​注​​：所有代码示例建议在Jupyter Notebook中运行测试，实践中学习效果最佳！