Pandas[1]是用Python分析数据的工业标准。只需敲几下键盘，就可以加载、过滤、重组和可视化数千兆字节的异质信息。它建立在NumPy库的基础上，借用了它的许多概念和语法约定，所以如果你对NumPy很熟悉，你会发现Pandas是一个相当熟悉的工具。即使你从未听说过NumPy，Pandas也可以让你在几乎没有编程背景的情况下轻松拿捏数据分析问题。
Pandas 给 NumPy 数组带来的两个关键特性是：
- 异质类型 —— 每一列都允许有自己的类型
- 索引 —— 提高指定列的查询速度
事实证明，这些功能足以使Pandas成为Excel和数据库的强大竞争者。
Polars[2]是Pandas最近的转世（用Rust编写，因此速度更快，它不再使用NumPy的引擎，但语法却非常相似，所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。
Pandas 图鉴系列文章由四个部分组成：
- Part 1. Motivation：Pandas图鉴(一)：Pandas vs Numpy
- Part 2. Series and Index
- Part 3. DataFrames
- Part 4. MultiIndex
我们将拆分成四个部分，依次呈现～建议关注和星标@公众号：数据STUDIO，精彩内容等你来～
Part 2. Series 和 Index
Series剖析
Series是NumPy中一维数组的对应物，是DataFrame代表其列的基本构件。尽管与DataFrame相比，它的实际重要性正在减弱（你完全可以在不知道Series是什么的情况下解决很多实际问题），但如果不先学习Series和Index，可能很难理解DataFrame的工作原理。
在内部，Series将数值存储在一个普通的NumPy向量中。因此，它继承了它的优点（紧凑的内存布局，快速的随机访问）和缺点（类型同质性，缓慢的删除和插入）。在此基础上，可以通过标签访问Series的值，使用一个叫做index的类似数字的结构。标签可以是任何类型的（通常是字符串和时间戳）。它们不需要是唯一的，但唯一性是提高查询速度所需要的，并且在许多操作中都是假定的。
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现在每个元素都可以用两种方式来处理：通过label（=使用索引）和通过position（=不使用索引）：
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按位置寻址by position 有时被称为 by positional index，这只是增加了混乱。
很明显，一对方括号是不够的。特别是：
- s[2:3]不是解决2号元素的最方便方式
- 如果标签恰好是整数，s[1:3]就变得模糊不清。它可能是指标签1到3（含）或位置指数1到3（不含）。
为了解决这些问题，Pandas又有两种方括号的 "口味"：
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- .loc[]总是使用标签并包括区间的两端；
- .iloc[]总是使用位置索引，并排除了右端。
在这里使用方括号而不是小括号的目的是为了获得方便的Python切分：可以使用一个单冒号或双冒号，其含义是熟悉的start:stop:step。缺失的 start（end） 就是从系列的开始（到结束）。步骤参数允许用s.iloc[::2]来引用偶数行，用s['Paris':'Oslo':-1]来获取反向顺序的元素。
它们还支持布尔索引（用布尔数组进行索引），如该图所示：
Series.isin(), Series.between()
而可以在这张图片中看到他们是如何支持 "花式索引" 的（用整数阵列进行索引）：
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由于某些原因，Series没有一个漂亮的富文本外观，所以与DataFrame相比，看似比较低级：
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这里对Series进行稍加修饰，使其看起来更好，如下图所示：
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竖线意味着这是一个Series，而不是一个DataFrame。
也可以用pdi.sidebyside(obj1, obj2, ...)来并排显示几个系列或DataFrames：
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pdi（代表pandas illustrated）是github上的一个开源库pdi[3]，具有本文的这个和其他功能。安装非常方便：
pip install pandas-illustrated索引
负责通过标签获取系列元素（以及DataFrame的行和列）的对象被称为索引。索引速度很快：无论有5个元素还是50亿个元素，都可以在一定的时间内得到结果。
索引是一个真正的多态对象。默认情况下，当创建一个没有索引参数的Series（或DataFrame）时，它初始化为一个类似于Python的range()的惰性对象。就像range()一样，它几乎不使用任何内存，并提供与位置索引相吻合的标签。
现在创建一个有一百万个元素的系列：
>>> s = pd.Series(np.zeros(10**6))
>>> s.index
RangeIndex(start=0, stop=1000000, step=1)
>>> s.index.memory_usage() # 字节数
128 # 与Series([0.])的情况相同现在，如果删除一个元素，索引就会隐含地变形为一个类似口令的结构，如下所示：
>>> s1 = s.drop(1)
>>> s1.index
Int64Index([ 0, 2, 3, 4, 5, 6, 7、
...
999993, 999994, 999995, 999996, 999997, 999998, 999999],
dtype='int64', length=999999)
>>> s1.index.memory_usage()
7999992这个结构消耗了8Mb的内存!，为了避免这种情况，并回到轻量级的类似范围的结构，我们写下：
>>> s2 = s1.reset_index（drop=True）。
>>> s2.index
RangeIndex(start=0, stop=999999, step=1)
>>> s2.index.memory_usage()
128如果你是Pandas的新手，你可能会想为什么Pandas不自己做呢？对于非数字标签来说，这有点显而易见：为什么（以及如何）Pandas在删除一行后，会重新标记所有后续的行？对于数字标签，答案就有点复杂了。
首先，Pandas 纯粹通过位置来引用行，所以如果想在删除第3行之后再去找第5行，可以不用重新索引（这就是iloc的作用）。
第二，保留原始标签是一种与过去某个时刻保持联系的方式，就像 "保存游戏" 按钮。如果你有一个有一百列和一百万行的大表，需要找到一些数据。你逐一进行了几次查询，每次都缩小了搜索范围，但只看了列的一个子集，因为同时看到所有的一百个字段是不现实的。现在你已经找到了目标行，想看到原始表中关于它们的所有信息。一个数字索引可以帮助你立即得到它。
从原理上讲，如下图所示：
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一般来说，需要保持索引值的唯一性。例如，在索引中存在重复的值时，查询速度的提升并不会提升。Pandas没有像关系型数据库那样的 "唯一约束"（该功能[4]仍在试验中），但它有一些函数来检查索引中的值是否唯一，并以各种方式删除重复值。
有时，但一索引不足以唯一地识别某行。例如，同名的城市有时碰巧出现在不同的国家，甚至在同一个国家的不同地区。因此，（城市，州）是一个比单独的城市更适合识别一个地方的候选者。在数据库中，它被称为 "复合主键"。在Pandas中，它被称为MultiIndex（第4部分），索引内的每一列都被称为level。
索引的另一个重要特性是它是不可改变的。与DataFrame中的普通列相比，你不能就地修改它。索引中的任何变化都涉及到从旧的索引中获取数据，改变它，并将新的数据作为一个新的索引重新连接起来。例如，要将列名就地转换为字符串（节省内存），可以写df.columns = df.columns.astype(str)，或者不就地转换（对链式方法有用）df.set_axis(df.columns.astype(str), axis=1)。但正是由于不可更改性，不允许只写df.City.name = 'city'，所以必须借助于df.rename(columns={'City': 'city'})。
索引有一个名字（在MultiIndex的情况下，每一层都有一个名字）。而这个名字在Pandas中没有被充分使用。一旦在索引中包含了列，就不能再使用方便的df.column_name符号了，而必须恢复到不太容易阅读的df.index或者更通用的df.loc[]。有了MultiIndex。df.merge--可以用名字指定要合并的列，不管这个列是否属于索引。
按值查找元素
考虑以下Series对象：
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索引提供了一种快速而方便的方法，可以通过标签找到一个值。但是，通过值来寻找标签呢？
s.index[s.tolist().find(x)] # 对于len(s)< 1000来说更快
s.index[np.where(s.value==x)[0][0]] # 对于 len(s) > 1000，速度更快pdi中有一对包装器，叫做find()和findall()，它们速度快（因为它们根据Series的大小自动选择实际的命令），而且更容易使用。
如下代码所示：
>>> import pdi
>>> pdi.find(s, 2)
'penguin'
>>> pdi.findall(s, 4)
Index(['cat', 'dog'], dtype='object')缺失值
Pandas使用者对缺失值特别关注。通常情况下，可以通过向read_csv提供一个标志来接收一个带有NaN的DataFrame。否则，可以在构造函数或赋值运算符中使用None（尽管对于不同的数据类型，它的实现方式略有不同），例如：
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对于NaN，可以做的第一件事是了解是否有任何NaN。从上图可以看出，isna()产生一个布尔数组，而.sum()给出缺失值的总数。
现在你知道它们的存在，可以选择通过删除、用常量值填充或插值来摆脱它们，如下所示：
fillna(), dropna(), interpolate()
另一方面，可以继续使用它们。大多数Pandas函数都会忽略缺失的值：
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更高级的函数（median, rank, quantile等）也是如此。
算术操作是根据索引来调整的：
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在索引中存在非唯一值的情况下，其结果是不一致的。不要对具有非唯一索引的系列使用算术运算。
比较
对有缺失值的数组进行比较可能很棘手。这里有一个例子：
>>> np.all(pd.Series([1., None, 3.]) ==
pd.Series([1., None, 3.]))
False
>>> np.all(pd.Series([1, None, 3], dtype='Int64') ==
pd.Series([1, None, 3], dtype='Int64'))
True
>>> np.all(pd.Series(['a', None, 'c']) ==
pd.Series(['a', None, 'c']))
False为了正确地进行比较，NaN需要被替换成保证在数组中缺少的东西。例如，用''、-1或∞：
>>> np.all(s1.fillna(np.inf) == s2.fillna(np.inf)) #对所有的dtypes都有效
True或者更好的是，使用标准的NumPy或Pandas比较函数：
>>> s = pd.Series([1., None, 3.])
>>> np.array_equal(s.value, s.value, equal_nan=True)
True
>>> len(s.compare(s)) == 0
True这里，比较函数返回一个差异列表（实际上是一个DataFrame），而array_equal直接返回一个布尔值。
当比较混合类型的DataFrame时，NumPy就会出问题（问题#19205[5]），而Pandas做得非常好。下面是这一情况：
>>> df = pd.DataFrame({'a': [1., None, 3.], 'b': ['x', None, 'z']})
>>> np.array_equal(df.values, df.values, equal_nan=True)
TypeError
<...>
>>> len(df.compare(df)) == 0
True添加、插入、删除
尽管系列对象应该是大小不可变的，但有可能在原地追加、插入和删除元素，但所有这些操作都是：
- 缓慢，因为它们需要为整个对象重新分配内存并更新索引；
- 痛苦的不方便。
下面是插入数值的一种方式和删除数值的两种方式：
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第二种删除值的方法（通过删除）比较慢，而且在索引中存在非唯一值的情况下可能会导致复杂的错误。
Pandas有df.insert方法，但它只能将列（而不是行）插入到数据框架中（而且对序列根本不起作用）。
另一种追加和插入的方法是用iloc对DataFrame进行切片，应用必要的转换，然后用concat把它放回去。pdi中实现了一个叫做insert的函数，可以自动完成这个过程：
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注意，（就像在df.insert中一样）插入的位置是由0<=i<=len(s)的位置给出的，而不是由索引中的元素的标签。
你可以为一个新元素提供一个标签。对于一个非数字性的索引，它是必须的。例如：
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要通过标签指定插入点，你可以把pdi.find和pdi.insert结合起来，如下图所示：
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注意，与df.insert不同，pdi.insert返回一个副本，而不是在原地修改Series/DataFrame。
统计数据
Pandas提供了全方位的统计功能。它们可以深入了解百万元素系列或数据框架中的内容，而无需手动滚动数据。
所有的Pandas统计函数都会忽略NaN，如下图所示：
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注意，Pandas std给出的结果与NumPy std不同。
由于系列中的每个元素都可以通过标签或位置索引来访问，所以有一个argmin（argmax）的姐妹函数，叫做idxmin（idxmax），如图所示：
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下面是Pandas的自描述性统计函数的列表，供参考：
- std，样本标准差；
- var，无偏方差；
- sem，无偏标准误差的平均值；
- quantile，样本四分位数（s.quantile(0.5) ≈ s.median()）；
- mode，即出现频率最高的值；
- nlargest和nsmallest，默认情况下，按外观顺序排列；
- diff，第一次离散差分；
- cumsum和cumprod，累积和，以及乘积；
- cummin和cummax，累积最小和最大。
还有一些更专业的统计功能：
- pct_change，当前和前一个元素之间的变化百分比；
- skew，无偏差的偏度（第三时刻）；
- kurt 或 kurtosis，无偏的谷度（第四时刻）；
- cov，corr 和 autocorr，协方差，相关，和自相关；
- rolling、加权和指数加权的窗口。
重复数据
特别注意检测和处理重复的数据，可以在图片中看到：
is_unique,nunique, value_counts
drop_duplicates 和 duplicated 可以保留最后出现的，而不是第一个。
请注意，s.unique()比np.unique要快（O(N)vs O(NlogN)），它保留了顺序，而不是像np.unique那样返回排序后的结果。
缺失值被当作普通值处理，这有时可能会导致令人惊讶的结果。
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如果想排除NaN，你需要明确地做到这一点。在这个特殊的例子中，s.dropna().is_unique == True。
还有一个单调函数家族：
- s.is_monotonic_increasing()、
- s.is_monotonic_decreasing()、
- s._strict_monotonic_increasing()、
- s._string_monotonic_decreasing()
- s.is_monotonic() - 这是s.is_monotonic_increasing()的同义词，对于单调下降的序列返回False!
字符串和正则表达式
几乎所有的Python字符串方法在Pandas中都有一个矢量的版本：
count, upper, replace
当这样的操作返回多个值时，有几个选项来决定如何使用它们：
split, join, explode
如果知道正则表达式，Pandas也有矢量版本的常用操作：
findall, extract, replace
Group by
在数据处理中，一个常见的操作是计算一些统计数据，而不是对整个数据集，而是对其中的某些组。第一步是通过提供将一个Series（或一个DataFrame）分成若干组的标准来建立一个惰性对象。这个惰性的对象没有任何有意义的表示，但它可以是：
- 迭代（产生分组键和相应的子系列--非常适合于调试）：
groupby
- 以与普通系列相同的方式进行查询，以获得每组的某个属性（比迭代快）：
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所有操作都不包括NaNs
在这个例子中，根据数值除以10的整数部分，将系列分成三组。对于每一组，要求提供元素的总和，元素的数量，以及每一组的平均值。
除了这些集合功能，还可以根据特定元素在组内的位置或相对价值来访问它们。下面是这种情况：
min, median, max, first, nth, last
你也可以用g.agg(['min', 'max'])一次计算几个函数，或者用g.describe()一次显示一大堆的统计函数。
如果这些还不够，也可以通过自己的Python函数传递数据。它可以是
- 用g.apply(f)接受一个组x（一个系列对象）并生成一个单一的值（如sum()）的函数f。
- 一个函数f接受一个组x（一个系列对象），并用g.transform(f)生成一个与x相同大小的系列对象（例如，cumsum()）。
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在上面的例子中，输入的数据被排序了。这对于groupby来说是不需要的。实际上，如果组内元素不是连续存储的，它也同样能工作，所以它更接近collections.defaultdict而不是itertools.groupby。而且它总是返回一个没有重复的索引。
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与defaultdict和关系型数据库的GROUP BY子句不同，Pandas groupby是按组名排序的。它可以用sort=False来禁用，如下代码所示：
>>> s = pd.Series([1, 3, 20, 2, 10])
>>> for k, v in s.groupby(s//10, sort=False):
print(k, v.tolist())
0 [1, 3, 2]
2 [20]
1 [10]参考资料
[1]Pandas: https://pandas.pydata.org/
[2]Polars: https://www.pola.rs/
[3]pdi: https://github.com/axil/pandas-illustrated
[4]该功能: https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Flags.allows_duplicate_labels.html
[5]问题#19205: https://github.com/numpy/numpy/issues/19205
