呆鸟云：“在学习 Python 数据分析的过程中，呆鸟发现直接看官档就是牛逼啊，内容全面、丰富、详细，而 Python 数据分析里最核心的莫过于 pandas，于是就想翻译 pandas 官档，于是就发现了 pypandas.cn 这个项目，于是就加入了 pandas 中文官档翻译小组，于是就没时间更新公众号，于是就犯懒想把翻译与校译的 pandas 当公众号文章发上来，于是今后大家就可以在这里看了。”
本节介绍 pandas 数据结构的基础用法。下列代码创建示例数据对象：
In [1]: index = pd.date_range('1/1/2000', periods=8) In [2]: s = pd.Series(np.random.randn(5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) In [3]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 3), index=index, ...: columns=['A', 'B', 'C']) ...:head() 与 tail() 用于快速预览 Series 与 DataFrame，默认显示 5 条数据，也可以指定要显示的数量。
In [4]: long_series = pd.Series(np.random.randn(1000)) In [5]: long_series.head() Out[5]: 0 -1.157892 1 -1.344312 2 0.844885 3 1.075770 4 -0.109050 dtype: float64 In [6]: long_series.tail(3) Out[6]: 997 -0.289388 998 -1.020544 999 0.589993 dtype: float64Pandas 可以通过多个属性访问元数据：
shape: 输出对象的轴维度，与 ndarray 一致 轴标签 Series: Index (仅有此轴) DataFrame: Index (行) 与 列注意： 为属性赋值是安全的！
In [7]: df[:2] Out[7]: A B C 2000-01-01 -0.173215 0.119209 -1.044236 2000-01-02 -0.861849 -2.104569 -0.494929 In [8]: df.columns = [x.lower() for x in df.columns] In [9]: df Out[9]: a b c 2000-01-01 -0.173215 0.119209 -1.044236 2000-01-02 -0.861849 -2.104569 -0.494929 2000-01-03 1.071804 0.721555 -0.706771 2000-01-04 -1.039575 0.271860 -0.424972 2000-01-05 0.567020 0.276232 -1.087401 2000-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 2000-01-07 0.524988 0.404705 0.577046 2000-01-08 -1.715002 -1.039268 -0.370647Pandas 对象（Index， Series， DataFrame）相当于数组的容器，用于存储数据，并执行计算。大部分类型的底层数组都是 numpy.ndarray。不过，pandas 与第三方支持库一般都会扩展 Numpy 类型系统，添加自定义数组（见数据类型）。
获取 Index 或 Series 里的数据，请用 .array 属性。
In [10]: s.array Out[10]: <PandasArray> [ 0.4691122999071863, -0.2828633443286633, -1.5090585031735124, -1.1356323710171934, 1.2121120250208506] Length: 5, dtype: float64 In [11]: s.index.array Out[11]: <PandasArray> ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] Length: 5, dtype: objectarray 一般指 ExtensionArray。至于什么是 ExtensionArray 及 pandas 为什么要用 ExtensionArray 不是本节要说明的内容。更多信息请参阅数据类型。
提取 Numpy 数组，用 to_numpy() 或 numpy.asarray()。
In [12]: s.to_numpy() Out[12]: array([ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356, 1.2121]) In [13]: np.asarray(s) Out[13]: array([ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356, 1.2121])Series 与 Index 的类型是 ExtensionArray 时， to_numpy() 会复制数据，并强制转换值。详情见数据类型。
to_numpy() 可以控制 numpy.ndarray 生成的数据类型。以带时区的 datetime 为例，Numpy 未提供时区信息的 datetime 数据类型，pandas 则提供了两种表现形式：
一种是带 Timestamp 的 numpy.ndarray，提供了正确的 tz 信息。
另一种是 datetime64[ns]，这也是 numpy.ndarray，值被转换为 UTC，但去掉了时区信息。
时区信息可以用 dtype=object 保存。
In [14]: ser = pd.Series(pd.date_range('2000', periods=2, tz="CET")) In [15]: ser.to_numpy(dtype=object) Out[15]: array([Timestamp('2000-01-01 00:00:00+0100', tz='CET', freq='D'), Timestamp('2000-01-02 00:00:00+0100', tz='CET', freq='D')], dtype=object)或用 dtype='datetime64[ns]' 去除。
In [16]: ser.to_numpy(dtype="datetime64[ns]") Out[16]: array(['1999-12-31T23:00:00.000000000', '2000-01-01T23:00:00.000000000'], dtype='datetime64[ns]')获取 DataFrame 里的原数据略显复杂。DataFrame 里所有列的数据类型都一样时，DataFrame.to_numpy() 返回底层数据：
In [17]: df.to_numpy() Out[17]: array([[-0.1732, 0.1192, -1.0442], [-0.8618, -2.1046, -0.4949], [ 1.0718, 0.7216, -0.7068], [-1.0396, 0.2719, -0.425 ], [ 0.567 , 0.2762, -1.0874], [-0.6737, 0.1136, -1.4784], [ 0.525 , 0.4047, 0.577 ], [-1.715 , -1.0393, -0.3706]])DataFrame 为同质型数据时，pandas 直接修改原始 ndarray，所做修改会直接反应在数据结构里。对于异质型数据，即 DataFrame 列的数据类型不一样时，就不是这种操作模式了。与轴标签不同，不能为值的属性赋值。
::: tip 注意
处理异质型数据时，输出结果 ndarray 的数据类型适用于涉及的各类数据。若 DataFrame 里包含字符串，输出结果的数据类型就是 object。要是只有浮点数或整数，则输出结果的数据类型是浮点数。
:::
以前，pandas 推荐用 Series.values 或 DataFrame.values 从 Series 或 DataFrame 里提取数据。旧有代码库或在线教程里仍在用这种操作，但其实 pandas 已经对此做出了改进，现在推荐用 .array 或 to_numpy 这两种方式提取数据，别再用 .values 了。.values 有以下几个缺点：
Series 含扩展类型时，Series.values 无法判断到底是该返回 Numpy array，还是返回 ExtensionArray。而 Series.array 则只返回 ExtensionArray，且不会复制数据。Series.to_numpy() 则返回 Numpy 数组，其代价是需要复制、并强制转换数据的值。
DataFrame 含多种数据类型时，DataFrame.values 会复制数据，并将数据的值强制转换同一种数据类型，这是一种代价较高的操作。DataFrame.to_numpy() 则返回 Numpy 数组，这种方式更清晰，也不会把 DataFrame 里的数据都当作一种类型。
借助 numexpr 与 bottleneck 支持库，pandas 可以加速特定类型的二进制数值与布尔操作。
处理大型数据集时，这两个支持库特别有用，加速效果也非常明显。 numexpr 使用智能分块、缓存与多核技术。bottleneck 是一组专属 cython 例程，处理含 nans 值的数组时，特别快。
请看下面这个例子（DataFrame 包含 100 列 X 10 万行数据）:
操作0.11.0版 (ms)旧版 (ms)提升比率df1 > df213.32125.350.1063df1 * df221.7136.630.5928df1 + df222.0436.500.6039强烈建议安装这两个支持库，了解更多信息，请参阅推荐支持库。
这两个支持库默认为启用状态，可用以下选项设置：
0.20.0 版新增
pd.set_option('compute.use_bottleneck', False) pd.set_option('compute.use_numexpr', False)这两个问题可以同时处理，但下面先介绍怎么分开处理。
DataFrame 支持 add()、sub()、mul()、div() 及 radd()、rsub() 等方法执行二进制操作。广播机制重点关注输入的 Series。通过 axis 关键字，匹配 index 或 columns 即可调用这些函数。
In [18]: df = pd.DataFrame({ ....: 'one': pd.Series(np.random.randn(3), index=['a', 'b', 'c']), ....: 'two': pd.Series(np.random.randn(4), index=['a', 'b', 'c', 'd']), ....: 'three': pd.Series(np.random.randn(3), index=['b', 'c', 'd'])}) ....: In [19]: df Out[19]: one two three a 1.394981 1.772517 NaN b 0.343054 1.912123 -0.050390 c 0.695246 1.478369 1.227435 d NaN 0.279344 -0.613172 In [20]: row = df.iloc[1] In [21]: column = df['two'] In [22]: df.sub(row, axis='columns') Out[22]: one two three a 1.051928 -0.139606 NaN b 0.000000 0.000000 0.000000 c 0.352192 -0.433754 1.277825 d NaN -1.632779 -0.562782 In [23]: df.sub(row, axis=1) Out[23]: one two three a 1.051928 -0.139606 NaN b 0.000000 0.000000 0.000000 c 0.352192 -0.433754 1.277825 d NaN -1.632779 -0.562782 In [24]: df.sub(column, axis='index') Out[24]: one two three a -0.377535 0.0 NaN b -1.569069 0.0 -1.962513 c -0.783123 0.0 -0.250933 d NaN 0.0 -0.892516 In [25]: df.sub(column, axis=0) Out[25]: one two three a -0.377535 0.0 NaN b -1.569069 0.0 -1.962513 c -0.783123 0.0 -0.250933 d NaN 0.0 -0.892516还可以用 Series 对齐多重索引 DataFrame 的某一层级。
In [26]: dfmi = df.copy() In [27]: dfmi.index = pd.MultiIndex.from_tuples([(1, 'a'), (1, 'b'), ....: (1, 'c'), (2, 'a')], ....: names=['first', 'second']) ....: In [28]: dfmi.sub(column, axis=0, level='second') Out[28]: one two three first second 1 a -0.377535 0.000000 NaN b -1.569069 0.000000 -1.962513 c -0.783123 0.000000 -0.250933 2 a NaN -1.493173 -2.385688Series 与 Index 还支持 divmod() 内置函数，该函数同时执行向下取整除与模运算，返回两个与左侧类型相同的元组。示例如下：
In [29]: s = pd.Series(np.arange(10)) In [30]: s Out[30]: 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 dtype: int64 In [31]: div, rem = divmod(s, 3) In [32]: div Out[32]: 0 0 1 0 2 0 3 1 4 1 5 1 6 2 7 2 8 2 9 3 dtype: int64 In [33]: rem Out[33]: 0 0 1 1 2 2 3 0 4 1 5 2 6 0 7 1 8 2 9 0 dtype: int64 In [34]: idx = pd.Index(np.arange(10)) In [35]: idx Out[35]: Int64Index([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], dtype='int64') In [36]: div, rem = divmod(idx, 3) In [37]: div Out[37]: Int64Index([0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3], dtype='int64') In [38]: rem Out[38]: Int64Index([0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0], dtype='int64')divmod() 还支持元素级运算：
In [39]: div, rem = divmod(s, [2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 6]) In [40]: div Out[40]: 0 0 1 0 2 0 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 1 dtype: int64 In [41]: rem Out[41]: 0 0 1 1 2 2 3 0 4 0 5 1 6 1 7 2 8 2 9 3 dtype: int64Series 与 DataFrame 的算数函数支持 fill_value 选项，即用指定值替换某个位置的缺失值。比如，两个 DataFrame 相加，除非两个 DataFrame 里同一个位置都有缺失值，其相加的和仍为 NaN，如果只有一个 DataFrame 里存在缺失值，则可以用 fill_value 指定一个值来替代 NaN，当然，也可以用 fillna 把 NaN 替换为想要的值。
In [42]: df Out[42]: one two three a 1.394981 1.772517 NaN b 0.343054 1.912123 -0.050390 c 0.695246 1.478369 1.227435 d NaN 0.279344 -0.613172 In [43]: df2 Out[43]: one two three a 1.394981 1.772517 1.000000 b 0.343054 1.912123 -0.050390 c 0.695246 1.478369 1.227435 d NaN 0.279344 -0.613172 In [44]: df + df2 Out[44]: one two three a 2.789963 3.545034 NaN b 0.686107 3.824246 -0.100780 c 1.390491 2.956737 2.454870 d NaN 0.558688 -1.226343 In [45]: df.add(df2, fill_value=0) Out[45]: one two three a 2.789963 3.545034 1.000000 b 0.686107 3.824246 -0.100780 c 1.390491 2.956737 2.454870 d NaN 0.558688 -1.226343与上一小节的算数运算类似，Series 与 DataFrame 还支持 eq、ne、lt、gt、le、ge 等二进制比较操作的方法：
序号缩写英文中文1eqequal to等于2nenot equal to不等于3ltless than小于4gtgreater than大于5leless than or equal to小于等于6gegreater than or equal to大于等于 In [46]: df.gt(df2) Out[46]: one two three a False False False b False False False c False False False d False False False In [47]: df2.ne(df) Out[47]: one two three a False False True b False False False c False False False d True False False这些操作生成一个与左侧输入对象类型相同的 pandas 对象，即，dtype 为 bool。这些 boolean 对象可用于索引操作，参阅布尔索引小节。
empty、any()、all()、bool() 可以把数据汇总简化至单个布尔值。
In [48]: (df > 0).all() Out[48]: one False two True three False dtype: bool In [49]: (df > 0).any() Out[49]: one True two True three True dtype: bool还可以进一步把上面的结果简化为单个布尔值。
In [50]: (df > 0).any().any() Out[50]: True通过 empty 属性，可以验证 pandas 对象是否为空。
In [51]: df.empty Out[51]: False In [52]: pd.DataFrame(columns=list('ABC')).empty Out[52]: True用 bool() 方法验证单元素 pandas 对象的布尔值。
In [53]: pd.Series([True]).bool() Out[53]: True In [54]: pd.Series([False]).bool() Out[54]: False In [55]: pd.DataFrame([[True]]).bool() Out[55]: True In [56]: pd.DataFrame([[False]]).bool() Out[56]: False::: danger 警告
以下代码：
>>> if df: ... pass或
>>> df and df2上述代码试图比对多个值，因此，这两种操作都会触发错误：
ValueError: The truth value of an array is ambiguous. Use a.empty, a.any() or a.all().:::
了解详情，请参阅各种坑小节的内容。
一般情况下，多种方式都能得出相同的结果。以 df + df 与 df * 2 为例。应用上一小节学到的知识，测试这两种计算方式的结果是否一致，一般人都会用 (df + df == df * 2).all()，不过，这个表达式的结果是 False：
In [57]: df + df == df * 2 Out[57]: one two three a True True False b True True True c True True True d False True True In [58]: (df + df == df * 2).all() Out[58]: one False two True three False dtype: bool注意：布尔型 DataFrame df + df == df * 2 中有 False 值！这是因为两个 NaN 值的比较结果为不等：
In [59]: np.nan == np.nan Out[59]: False为了验证数据是否等效，Series 与 DataFrame 等 N 维框架提供了 equals() 方法，，用这个方法验证 NaN 值的结果为相等。
In [60]: (df + df).equals(df * 2) Out[60]: True注意：Series 与 DataFrame 索引的顺序必须一致，验证结果才能为 True：
In [61]: df1 = pd.DataFrame({'col': ['foo', 0, np.nan]}) In [62]: df2 = pd.DataFrame({'col': [np.nan, 0, 'foo']}, index=[2, 1, 0]) In [63]: df1.equals(df2) Out[63]: False In [64]: df1.equals(df2.sort_index()) Out[64]: True用标量值与 pandas 数据结构对比数据元素非常简单：
In [65]: pd.Series(['foo', 'bar', 'baz']) == 'foo' Out[65]: 0 True 1 False 2 False dtype: bool In [66]: pd.Index(['foo', 'bar', 'baz']) == 'foo' Out[66]: array([ True, False, False])pandas 还能对比两个等长 array 对象里的数据元素：
In [67]: pd.Series(['foo', 'bar', 'baz']) == pd.Index(['foo', 'bar', 'qux']) Out[67]: 0 True 1 True 2 False dtype: bool In [68]: pd.Series(['foo', 'bar', 'baz']) == np.array(['foo', 'bar', 'qux']) Out[68]: 0 True 1 True 2 False dtype: bool对比不等长的 Index 或 Series 对象会触发 ValueError：
In [55]: pd.Series(['foo', 'bar', 'baz']) == pd.Series(['foo', 'bar']) ValueError: Series lengths must match to compare In [56]: pd.Series(['foo', 'bar', 'baz']) == pd.Series(['foo']) ValueError: Series lengths must match to compare注意：这里的操作与 Numpy 的广播机制不同：
In [69]: np.array([1, 2, 3]) == np.array([2]) Out[69]: array([False, True, False])Numpy 无法执行广播操作时，返回 False:
In [70]: np.array([1, 2, 3]) == np.array([1, 2]) Out[70]: False有时会合并两个近似数据集，两个数据集中，其中一个的数据比另一个多。比如，展示特定经济指标的两个数据序列，其中一个是“高质量”指标，另一个是“低质量”指标。一般来说，低质量序列可能包含更多的历史数据，或覆盖更广的数据。因此，要合并这两个 DataFrame 对象，其中一个 DataFrame 中的缺失值将按指定条件用另一个 DataFrame 里类似标签中的数据进行填充。要实现这一操作，请用下列代码中的 combine_first() 函数。
In [71]: df1 = pd.DataFrame({'A': [1., np.nan, 3., 5., np.nan], ....: 'B': [np.nan, 2., 3., np.nan, 6.]}) ....: In [72]: df2 = pd.DataFrame({'A': [5., 2., 4., np.nan, 3., 7.], ....: 'B': [np.nan, np.nan, 3., 4., 6., 8.]}) ....: In [73]: df1 Out[73]: A B 0 1.0 NaN 1 NaN 2.0 2 3.0 3.0 3 5.0 NaN 4 NaN 6.0 In [74]: df2 Out[74]: A B 0 5.0 NaN 1 2.0 NaN 2 4.0 3.0 3 NaN 4.0 4 3.0 6.0 5 7.0 8.0 In [75]: df1.combine_first(df2) Out[75]: A B 0 1.0 NaN 1 2.0 2.0 2 3.0 3.0 3 5.0 4.0 4 3.0 6.0 5 7.0 8.0上述 combine_first() 方法调用了更普适的 DataFrame.combine() 方法。该方法提取另一个 DataFrame 及合并器函数，并将之与输入的 DataFrame 对齐，再传递与 Series 配对的合并器函数（比如，名称相同的列）。
下面的代码复现了上述的 combine_first() 函数：
In [76]: def combiner(x, y): ....: return np.where(pd.isna(x), y, x) ....:精选好文：
