上周我們關于Python中科學計算庫Numpy的介紹就結束了，今天我們開始介紹一個新的常用的計算工具庫，它就是大名鼎鼎的Pandas。

Pandas的全稱是Python Data Analysis Library，是一種基于Numpy的科學計算工具。它最大的特點就是可以像是操作數據庫當中的表一樣操作結構化的數據，所以它支持許多複雜和高級的操作，可以認為是Numpy的加強版。它可以很方便地從一個csv或者是excel表格當中構建出完整的數據，并支持許多表級别的批量數據計算接口。

安裝使用

和幾乎所有的Python包一樣，pandas也可以通過pip進行安裝。如果你裝過Anaconda套件的話，那麼像是numpy、pandas等庫已經自動安裝好了，如果沒有安裝過也沒有關系，我們使用一行命令即可完成安裝。

pip install pandas

和Numpy一樣，我們在使用pandas的時候通常也會給它起一個别名，pandas的别名是pd。所以使用pandas的慣例都是：

import pandas as pd

如果你運行這一行沒有報錯的話，那麼說明你的pandas已經安裝好了。一般和pandas經常一起使用的還有另外兩個包，其中一個也是科學計算包叫做Scipy，另外一個是對數據進行可視化作圖的工具包，叫做Matplotlib。我們也可以使用pip将這兩個包一起安裝了，在之後的文章當中，用到這兩個包的時候，也會簡單介紹一下它們的用法。

pip install scipy matplotlib

Series 索引

在pandas當中我們最常用的數據結構有兩個，一個是Series另外一個是DataFrame。其中series是一維數據結構，可以簡單理解成一維數組或者是一維向量。而DataFrame自然就是二維數據結構了，可以理解成表或者是二維數組。

我們先來看看Series，Series當中存儲的數據主要有兩個，一個是一組數據構成的數組，另外一個是這組數據的索引或者是标簽。我們簡單創建一個Series打印出來看一下就明白了。

這裡我們随意創建了一個包含四個元素的Series，然後将它打印了出來。可以看到打印的數據一共有兩列，第二列是我們剛才創建的時候輸入的數據，第一列就是它的索引。由于我們創建的時候沒有特意指定索引，所以pandas會自動為我們創建行号索引，我們可以通過Series類型當中的values和index屬性查看到Series當中存儲的數據和索引：

這裡輸出的values是一個Numpy的數組，這并不奇怪，因為我們前面說了，pandas是一個基于Numpy開發的科學計算庫，Numpy是它的底層。從打印出來的index的信息當中，我們可以看到這是一個Range類型的索引，它的範圍以及步長。

索引是Series構建函數當中的一個默認參數，如果我們不填，它默認會為我們生成一個Range索引，其實也就是數據的行号。我們也可以自己指定數據的索引，比如我們在剛才的代碼當中加入index這個參數，我們就可以自己指定索引了。

當我們指定了字符類型的索引之後，index返回的結果就不再是RangeIndex而是Index了。說明pandas内部對數值型索引和字符型索引是做了區分的。

有了索引，自然是用來查找元素用的。我們可以直接将索引當做是數組的下标使用，兩者的效果是一樣的。不僅如此，索引數組也是可以接受的，我們可以直接查詢若幹個索引的值。

另外在創建Series的時候，重複的索引也是允許的。同樣當我們使用索引查詢的時候也會得到多個結果。

不僅如此，像是Numpy那樣的bool型索引也依然是支持的：

Series計算

Series支持許多類型的計算，我們可以直接使用加減乘除操作對整個Series進行運算：

也可以使用Numpy當中的運算函數來進行一些複雜的數學運算，但是這樣計算得到的結果會是一個Numpy的array。

因為Series當中有索引，所以我們也可以使用dict的方式判斷索引是否在Series當中：

Series有索引也有值，其實和dict的存儲結構是一樣的，所以Seires也支持通過一個dict來初始化：

通過這種方式創建出來的順序就是dict當中key存儲的順序，我們可以在創建的時候指定index，這樣就可以控制它的順序了。

我們在指定index的時候額外傳入了一個沒有在dict當中出現過的key，由于在dict當中找不到對應的值，Series會将它記成NAN(Not a number)。可以理解成是非法值或者是空值，在我們處理特征或者是訓練數據的時候，經常會遇到存在一些條目的數據的某個特征空缺的情況，我們可以通過pandas當中isnull和notnull函數檢查空缺的情況。

當然Series當中也有isnull的函數，我們也可以調用。

最後，Series當中的index也是可以修改的， 我們可以直接給它賦上新值：

總結

從核心本質上來說，pandas當中的Series就是在Numpy一維數組上做的一層封裝，加上了索引等一些相關的功能。所以我們可以想見DataFrame其實就是一個Series的數組的封裝，加上了更多數據處理相關的功能。我們把核心結構把握住了，再來理解整個pandas的功能要比我們一個一個死記這些api有用得多。

pandas是Python數據處理的一大利器，作為一個合格的算法工程師幾乎是必會的内容，也是我們使用Python進行機器學習以及深度學習的基礎。根據調查資料顯示，算法工程師日常的工作有70%的份額投入在了數據處理當中，真正用來實現模型、訓練模型的隻有30%不到。因此可見數據處理的重要性，想要在行業當中有所發展，絕不僅僅是學會模型就足夠的。

文章就到這裡，如果喜歡本文，可以的話，請點個關注，給我一點鼓勵，也方便獲取更多文章。

本文始發于公衆号：TechFlow