Series计算和DataFrame常用属性方法

Series的布尔索引

从Series中获取满足某些条件的数据，可以使用布尔索引

然后可以手动创建布尔值列表

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bool_index = [True,False,False,False,True]
scientists[bool_index]  # 查询行索引,列索引是用列名

筛选年龄大于平均年龄的科学家

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age_mean = sci['Age'].mean()
sci['Age']>age_mean
# 生成
0    False
1     True
2     True
3     True
4    False
5    False
6    False
7     True

我们通过逻辑运算获取了对应的布尔值，只需要将布尔值作为索引就可以获得对应的元素

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sci[sci['Age']>age_mean]

Series 的运算

Series和数值型变量计算时，变量会与Series中的每个元素逐一进行计算

两个Series之间计算，如果Series元素个数相同，则将两个Series对应元素进行计算

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sci['Age']+sci['Age']   # age列值增加一倍

元素个数不同的Series之间进行计算，会根据索引进行索引不同的元素最终计算的结果会填充成缺失值，用NaN表示.NaN表示Null

DataFrame常用属性方法

ndim是数据集的维度 size是数据集的行数乘列数 count统计数据集每个列含有的非空元素

也可以利用布尔索引获取某些元素(使用逻辑运算获取最小值)

更改Series 和DataFrame

通过set_index()方法设置行索引名字加载数据文件时，如果不指定行索引，Pandas会自动加上从0开始的索引

如果提前写好行索引的列表，可以用set_index引入进来，也可以直接写入列表内容

加载数据的时候，也可以通过通过index_col参数，指定使用某一列数据作为行索引

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movie2 = pd.read_csv('data/movie.csv',index_col='movie_title')

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movie.set_index('movie_title',inplace=True)  
# pandas的API中, 凡是涉及数据修改的, 基本都有一个inplace参数, 默认值都是False, inplace参数用来控制实在副本上修改数据, 还是直接修改原始数据

通过reset_index()方法可以重置索引，将索引重置成自动的索引

修改列名(columns) 和行索引(index)名：

1.通过rename()方法对原有的行索引名和列名进行修改

2.将index 和 columns属性提取出来，修改之后，再赋值回去

3.通过dataframe[列名]添加新列

4.使用insert()方法插入列 loc 新插入的列在所有列中的位置（0,1,2,3...) column=列名 value=值

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# index 如何调整行名字 传入字典 {老名字: 新名字, 老名字:新名字}
# columns 如何调整列名 传入字典 {老名字: 新名字, 老名字:新名字}
movie2.rename(index={'Avatar':'阿凡达','Star Wars: Episode VII - The Force Awakens':'星球大战7'},columns={'director_name':'导演名字','actor_1_name':'主演'}).head()

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# 添加一列
movie['社交媒体点赞总数'] = movie.actor_1_facebook_likes+movie.actor_2_facebook_likes+movie.actor_3_facebook_likes+movie.director_facebook_likes
# 删除一列
movie.drop('社交媒体点赞总数',axis='columns',inplace=True)
# 插入一列
movie.insert(loc=0,column='利润',value=movie['gross']-movie['budget'])

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columns = movie2.columns
columns = columns.to_list()   # 将原列名放入列表
columns[1] = '导演'
columns[3] = '时长'
movie2.columns = columns      # 将修改后的列表命名为数据的全部列名