1. Series对象
由于series对象很简单，跟数组类似，但多了一些额外的功能，偷个懒，用思维导图表示
2. DaraFrame对象
DataFrame将Series的使用场景由一维扩展到多维，数据结构跟Excel工作表极为相似，说白了就是矩阵
1. 定义DataFrame对象
DataFrame对象的构造分三部分：数据data，行标签index和列标签columns，下面给出三种构造方法
data = {'color':['blue','green','yellow','red','white'],
'object':['ball','pen','pencil','paper','mug'],
'price':[1.2,1.0,0.6,0.9,1.7]}
#构造DataFrame方法1
frame1 = pd.DataFrame(data)
print(frame1)
#构造DataFrame方法2
frame2 = pd.DataFrame(data,columns=['object','price'])
print(frame2)
#构造DataFrame方法3
frame3 = pd.DataFrame(data,columns=['object','price'],index=['a','b','c','d','e'])
print(frame3)上面代码中的data可以为字典，ndarray和matrix对象
2. 选取元素
（1）获取行标（index）--->frame.index
（2）获取列标（columns）--->frame.columns
（3）获取数据结构中的所有元素 --->frame.values
（4）获取每一列的元素 --->frame['price']或frame.price
（5）获取dataframe中的行信息，可以使用ix方法的索引和数组方式或frame的切片方法
frame.ix[2] --->获取第3行的信息
frame.ix[[2,4]] --->获取第3行和第5行的信息
frame[1:3] --->获取索引为1和2的行信息
（6）获取指定cell元素 --->frame['price'][3]
（7）根据元素值进行筛选，比如：--->frame[frame < 12]
3. 赋值
通过选取元素同样的逻辑就能增加和修改元素
（1）修改指定元素的值 --->frame['price'][3] = 8.6
（2）增加新列new,指定每行的值都为12 --->frame['new'] = 12
（3）更新指定列的内容 --->frame['new'] = [1,2,3,4,5]
同样也可以使用Series对象为列赋值
array = np.arange(5)
series = pd.Series(array,index=['a','b','c','d','e'])
print(series)
frame3['new'] = series
print(frame3)输出：
4. 删除指定行和列
删除指定行和指定列都使用drop函数
例：
#删除标签为'a'和'b'的行
frame4 = frame3.drop(['a','b'],axis=0,inplace=False)
print('删除指定行：\n',frame4)
#删除标签为'price'的列
frame5 = frame3.drop(['price'],axis=1,inplace=False)
print('删除指定列：\n',frame5)输出：
3. 统计函数
和：sum()：
均值：mean()
计算多个统计量：describe()
相关性：corr()
协方差：cov()
array = np.array([[1,4,3,6],[4,5,6,1],[3,3,1,5],[4,1,6,4]])
index = ['red','blue','yellow','white']
columns = ['ball','pen','pencil','paper']
frame = pd.DataFrame(array,index=index,columns=columns)
print(frame)
print(frame.corr())
print(frame.cov())
4. 数据筛选
a b c
0 0 2 4
1 6 8 10
2 12 14 16
3 18 20 22
4 24 26 28
5 30 32 34
6 36 38 40
7 42 44 46
8 48 50 52
9 54 56 58（1）单条件筛选
df[df['a']>30]
# 如果想筛选a列的取值大于30的记录,但是之显示满足条件的b，c列的值可以这么写
df[['b','c']][df['a']>30]
# 使用isin函数根据特定值筛选记录。筛选a值等于30或者54的记录
df[df.a.isin([30, 54])]（2）多条件筛选
可以使用&（并）与| （或）操作符或者特定的函数实现多条件筛选
# 使用&筛选a列的取值大于30，b列的取值大于40的记录
df[(df['a'] > 30) & (df['b'] > 40)]（3）索引筛选
a. 切片操作
df[行索引，列索引]或df[[列名1，列名2]]
#使用切片操作选择特定的行
df[1:4]
#传入列名选择特定的列
df[['a','c']]b. loc函数
当每列已有column name时，用 df [ ‘a’ ] 就能选取出一整列数据。如果你知道column names 和index，且两者都很好输入，可以选择 .loc同时进行行列选择。
In [28]: df.loc[0,'c']
Out[28]: 4
In [29]: df.loc[1:4,['a','c']]
Out[29]:
a c
1 6 10
2 12 16
3 18 22
4 24 28
In [30]: df.loc[[1,3,5],['a','c']]
Out[30]:
a c
1 6 10
3 18 22
5 30 34c. iloc函数
如果column name太长，输入不方便，或者index是一列时间序列，更不好输入，那就可以选择 .iloc了，该方法接受列名的index,iloc 使得我们可以对column使用slice（切片）的方法对数据进行选取。这边的 i 我觉得代表index，比较好记点。
In [35]: df.iloc[0,2]
Out[35]: 4
In [34]: df.iloc[1:4,[0,2]]
Out[34]:
a c
1 6 10
2 12 16
3 18 22
In [36]: df.iloc[[1,3,5],[0,2]]
Out[36]:
a c
1 6 10
3 18 22
5 30 34
In [38]: df.iloc[[1,3,5],0:2]
Out[38]:
a b
1 6 8
3 18 20
5 30 32d. ix函数
ix的功能更加强大，参数既可以是索引，也可以是名称，相当于，loc和iloc的合体。需要注意的是在使用的时候需要统一，在行选择时同时出现索引和名称， 同样在同行选择时同时出现索引和名称。
df.ix[1:3,['a','b']]
Out[41]:
a b
1 6 8
2 12 14
3 18 20
In [42]: df.ix[[1,3,5],['a','b']]
Out[42]:
a b
1 6 8
3 18 20
5 30 32
In [45]: df.ix[[1,3,5],[0,2]]
Out[45]:
a c
1 6 10
3 18 22
5 30 34e. at函数
根据指定行index及列label，快速定位DataFrame的元素，选择列时仅支持列名。
In [46]: df.at[3,'a']
Out[46]: 18f. iat函数
与at的功能相同，只使用索引参数
In [49]: df.iat[3,0]
Out[49]: 185. csv操作
csv文件内容
Supplier Name,Invoice Number,Part Number,Cost,Purchase Date
Supplier X,001-1001,2341,$500.00 ,1/20/14
Supplier X,001-1001,2341,$500.00 ,1/20/14
Supplier X,001-1001,5467,$750.00 ,1/20/14
Supplier X,001-1001,5467,$750.00 ,1/20/14
Supplier Y,50-9501,7009,$250.00 ,1/30/14
Supplier Y,50-9501,7009,$250.00 ,1/30/14
Supplier Y,50-9505,6650,$125.00 ,2002/3/14
Supplier Y,50-9505,6650,$125.00 ,2002/3/14
Supplier Z,920-4803,3321,$615.00 ,2002/3/14
Supplier Z,920-4804,3321,$615.00 ,2002/10/14
Supplier Z,920-4805,3321,$615.00 ,2/17/14
Supplier Z,920-4806,3321,$615.00 ,2/24/14（1）csv文件读写
关于read_csv函数中的参数说明参考博客：https://blog.csdn.net/liuweiyuxiang/article/details/78471036
import pandas as pd
# 读写csv文件
df = pd.read_csv("supplier_data.csv")
df.to_csv("supplier_data_write.csv",index=None)（2）筛选特定的行
#Supplier Nmae列中姓名包含'Z'，或者Cost列中的值大于600
print(df[df["Supplier Name"].str.contains('Z')])
print(df[df['Cost'].str.strip('$').astype(float) > 600])
print(df.loc[(df["Supplier Name"].str.contains('Z'))|(df['Cost'].str.strip('$').astype(float) > 600.0),:])
#行中的值属于某个集合
li = [2341,6650]
print(df[df['Part Number'].isin(li)])
print(df.loc[df['Part Number'].astype(int).isin(li),:])
#行中的值匹配某个模式
print(df[df['Invoice Number'].str.startswith("001-")])（3）选取特定的列
#选取特定的列
#列索引值,打印1，3列
print(df.iloc[:,1:4:2])
#列标题打印
print(df.loc[:,["Invoice Number", "Part Number"]])
#选取连续的行
print(df.loc[1:4,:])来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/4396465/blog/3604014