一。索引与切片。

　　nump的索引和python中的索引差不多，都是左开右闭区间。

　　如一个普通的array的索引，是由0开始的：

res = np.array([1,2,3,4,5]) #### nparray索引是从0开始
res[1]
2

　　一个二维数组的索引有两种

res = np.array([[1,2,3,5],[6,7,8,9]])
res[1,1]
7

　　或者（推荐）：

res[1][1]
7

　　切片：

　　一维数组的切片：

res = np.array([1,2,3,4,5])
res[1:4]
array([2, 3, 4])

　　二维数组的切片

res = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8], [9,10,11,12]])
res[1:3, 1:3]
array([[ 6, 7],
[10, 11]])

　　布尔索引：

　　首先生成一个随机数组：

import random
li = [random.randint(1,10) for _ in range(20)]
res = np.array(li)

　　如果需要选出数组中大于5的数，一般需要遍历数组，但是使用布尔型索引就很方便。

　　首先将其大于5的部分变成布尔型：

res > 5
array([False, True, True, True, False, False, False, False, True,
False, True, False, True, True, True, False, False, True,
False, True])

　　再直接将其作为索引条件方如该索引中：

res[res>5]
array([ 8, 6, 8, 9, 9, 8, 7, 10, 9, 9])

　　二维数组也可以这样操作：

res = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8]])
res[res > 5]
array([6, 7, 8])

　　花式索引：

　　可以将需要索引的值的下标放入列表中 ，将列表作为索引值，取出对应下标的值：

res = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
res[[1,3,6,8]]
array([2, 4, 7, 9])

　　reshape

　　将一个数组的形状改变，改成二维或者一维，但是所有的值加起来不能变：

s = res.reshape(2,5)
s.reshape(10)
array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

二。通用函数

　　1.abs 求绝对值

np.abs(-2) ### 求绝对值
2

　　绝对值可以是数组：

np.abs([-2,-4,-5,-10])
array([ 2, 4, 5, 10])

　　2.fabs 浮点数绝对值。

　　用来计算浮点数的绝对值：

np.fabs([-1.3,-2.5,-3.4])
array([1.3, 2.5, 3.4])

　　3.sqrt 求平方根

np.sqrt(4)
2.0
np.sqrt(2)
1.4142135623730951:

　　4.square 求平方

np.square(2) ### 求平方
4

　　5.exp 求e**x

np.exp(2)
7.38905609893065

　　6.log 求log

np.log(2)
0.6931471805599453

　　7.ceil（）向上取整

np.ceil(5.4) #### 向上取整
6.0

　　8.floor 向下取整

np.floor(4.6)
4.0

　　9.rint 四舍五入：

np.rint(3.5)
4.0
np.rint(3.2)
3.0

　　10.modf 将其整数与小数分离：

np.modf([1.2,3.5,4.7])
(array([0.2, 0.5, 0.7]), array([1., 3., 4.]))

　　11.nan　　

　　nan是一个特殊的数字，它的数据类型位float，是用来替换数据中什么都没有的数据。

　　它连它自己也不等于：

np.nan
nan
np.nan == np.nan
False

　　当判断是否是nan的时候可以使用isnan进行判断：

np.isnan(np.nan)
True

　　12.sum 求一个数组的和

np.sum([1,2,3,4,5])
15

　　13.cumsum 求该列表之前的所有数的和：
　　14.var方差和std平均差

li = [1,2,3,4,5]

方差： ((1-平均数)**2 + (2-平均数)**2 + ….) / 5

标准差： 方差开根号

　　15.max 最大值  argmax最大索引值

np.max(res)
5
np.argmax(res)
4

函数

功能

 

sum

求和

 

cumsum

求前缀和

 

mean

求平均数

 

std

求标准差

 

var

求方差

 

min

求最小值

 

max

求最大值

 

argmin

求最小值索引

 

argmax

求最大值索引

三。随机数

　　1.rand  生成一个0-1之间的随机数

np.random.rand() ### 生成一个0-1之间的随机数
0.9407811145107979

　　2.randint生成这个区间里的一个数

np.random.randint(1,10)
4

　　3.choice  从前面的数中选几个数

np.random.choice(12,5)
array([8, 0, 1, 4, 9])

　　4,uniform 给定形状正太分步，可以给二维数组

np.random.uniform(0,10,[10,10]) #### 正态分布
array([[5.55467182, 1.74301923, 4.2272649 , 9.71388574, 6.62650629,
0.84804251, 6.97707852, 1.32037512, 8.87127644, 4.81503186],
[7.32022186, 2.88828494, 9.89366413, 8.16468677, 8.48887315,。。。。。

　四。pandas中值series

　　pandas 是一个强大的python数据分析包，它是基于numpy构建的。

　　安装方法：

pip install pandas

　　引用方法：

import pandas as pd

series

　　series是一种类似于以为数组的对象，它可以是一个有序的字典。

　　1.不给索引创建，会自动创建索引。

s1 = pd.Series([1,2,3,4])
0 1
1 2
2 3
3 4
dtype: int64

　　对其索引也是使用该索引：

s1[1]
2

　　2.指定索引创建：

s2 = pd.Series([1,2,3,4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
a 1
b 2
c 3
d 4
dtype: int64

　　索引：

s2['b']
2

　　可以使用字典的方式创建：

pd.Series({"a":1, "b":2})
a 1
b 2
dtype: int64

　 缺失数据处理

　　当使用字典发输入数据的时候，可以给定索引，索引必须与字典的key值对应否则该数据就是nan型：

st = {"sean":18,"yang":19,"bella":20,"cloud":21}
obj = pd.Series(st)
obj
sean 18
yang 19
bella 20
cloud 21
dtype: int64

　　缺失数据：

st = {"sean":18,"yang":19,"bella":20,"cloud":21}
s3 = pd.Series(st, index={'sean','yang','cloud','rocky'})
s3
yang 19.0
rocky NaN
cloud 21.0
sean 18.0
dtype: float64

　　要想过滤这个数据，有两种方法：

　　1.dropna

s3.dropna(inplace=True)
sean 18.0
yang 19.0
cloud 21.0
dtype: float64

　　这个函数会将这数据中的所有nan过滤排除，

　　如果其中的参数inplace为true，则原来数据中的nan也会被排除。

　　2.fillna

　　fillna会将该数字替换成指定的数，并且也有inplace参数

#### fillna
s3.fillna(0, inplace=True)
sean 18.0
rocky 0.0
yang 19.0
cloud 21.0
dtype: float64

　　数据的计算

　　支持标量：

s3 * 2
yang 38.0
rocky 0.0
cloud 42.0
sean 36.0
dtype: float64

　　支持相加：

s3 + s4
yang 38.0
rocky 20.0
cloud 42.0
sean 36.0
dtype: float64

　　支持布尔型索引

s3[s3>0]

　　支持字典索引：

s3['rocky']
0.0

　　iloc

　　iloc索引的是该数字的位置下表

s3.iloc[1] ##### iloc : 索引位置下标
0.0

　　loc索引的是index：

s3.loc['rocky']
0.0

　　数据对对齐

　　当两个数字进行相加的时候,会自动根据索引进行相加，

sr1 = pd.Series([12,23,34], index=['c','a','d'])
sr2 = pd.Series([11,20,10], index=['d','c','a',])
sr1+sr2
a 33
c 32
d 45
dtype: int64

　　如果相加的时候有以方没有该索引，就会是nan

sr3
d 11
c 20
a 10
b 14
dtype: int64
sr1 + sr3
a 33.0
b NaN
c 32.0
d 45.0
dtype: float64

四。pandas中的datafarme

　　创建dataframe

　　创建dataframe使用字典+列表的方式：

df = pd.DataFrame( {'one':[1,2,3,4],'two':[4,3,2,1]} )
one two
0 1 4
1 2 3
2 3 2
3 4 1

　　创建之后会自动补上索引。

　　使用columns可以选择字典中的kv进行显示：

data = pd.DataFrame({'one':[1,2,3,4],'two':[4,3,2,1]})
pd.DataFrame(data,columns=['two','one'])
two one
0 4 1
1 3 2
2 2 3
3 1 4

　　索引：

　　将这个头部+索引的方式定位元素：

df['one'][0]
1

　　使用index可以查看该data的索引和步长：

df.index
RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

　　使用columns查看其行标：

df.columns
Index(['one', 'two'], dtype='object')

　　使用values可以查看其值：

df.values
array([[1, 4],
[2, 3],
[3, 2],
[4, 1]], dtype=int64)

　　describe（）　　查看dataframe的明细：

df.describe()

　　　　　　one 　　two
count 4.000000 4.000000
mean 2.500000 2.500000
std 1.290994 1.290994
min 1.000000 1.000000
25% 1.750000 1.750000
50% 2.500000 2.500000
75% 3.250000 3.250000
max 4.000000 4.000000

五。获取数据的方式：

　　在真实的数据分析中，常用的数据都是通过外部导入。

　　1.导入csv格式的数据：

df = pd.read_csv('./douban_movie.csv')
df
名字 投票人数 类型 产地 上映时间 时长 年代 评分 首映地点
0 肖申克的救赎 692795.0 剧情/犯罪 美国 1994-09-10 00:00:00 142.0 1994 9.6 多伦多电影节
1 控方证人 42995.0 剧情/悬疑/犯罪 美国 1957-12-17 00:00:00 116.0 1957 9.5 美国
2 美丽人生 327855.0 剧情/喜剧/爱情 意大利 1997-12-20 00:00:00 116.0 1997 9.5 意大利
3 阿甘正传 580897.0 剧情/爱情 美国 1994-06-23 00:00:00 142.0 1994 9.4 洛杉矶首映
。。。。

　　head（） tail（）

　　可以查看数据的开头部分和结尾部分。

　　读取的数据可以通过to_csv保存到csv格式：

df.to_csv('./a.csv', index=False)

　　加上index就可以避免重复的index