如果我们想看下哪个地方存在空值NaN，可以针对数据表df进行df.isnull()，结果如下：
上一章中，我们讲了Python的一个重要的第三方库NumPy，今天我来给你介绍Python的另一个工具Pandas。
在数据分析工作中，Pandas的使用频率是很高的，一方面是因为Pandas提供的基础数据结构DataFrame与json的契合度很高，转换起来就很方便。另一方面，如果我们日常的数据清理工作不是很复杂的话，你通常用几句Pandas代码就可以对数据进行规整。
Pandas可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包。在NumPy中数据结构是围绕ndarray展开的，那么在Pandas中的核心数据结构是什么呢？
下面主要给你讲下Series和 DataFrame这两个核心数据结构，他们分别代表着一维的序列和二维的表结构。基于这两种数据结构，Pandas可以对数据进行导入、清洗、处理、统计和输出。
Series是个定长的字典序列。说是定长是因为在存储的时候，相当于两个ndarray，这也是和字典结构最大的不同。因为在字典的结构里，元素的个数是不固定的。
Series有两个基本属性：index 和 values。在Series结构中，index默认是0,1,2,……递增的整数序列，当然我们也可以自己来指定索引，比如index=[‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’]。
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
x1 = Series([1,2,3,4])
x2 = Series(data=[1,2,3,4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
print x1
print x2
运行结果：
0 1
1 2
2 3
3 4
dtype: int64
a 1
b 2
c 3
d 4
dtype: int64
这个例子中，x1中的index采用的是默认值，x2中index进行了指定。我们也可以采用字典的方式来创建Series，比如：
d = {'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4}
x3 = Series(d)
print x3
运行结果：
a 1
b 2
c 3
d 4
dtype: int64
DataFrame类型数据结构类似数据库表。
它包括了行索引和列索引，我们可以将DataFrame 看成是由相同索引的Series组成的字典类型。
我们虚构一个王者荣耀考试的场景，想要输出几位英雄的考试成绩：
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
data = {'Chinese': [66, 95, 93, 90,80],'English': [65, 85, 92, 88, 90],'Math': [30, 98, 96, 77, 90]}
df1= DataFrame(data)
df2 = DataFrame(data, index=['ZhangFei', 'GuanYu', 'ZhaoYun', 'HuangZhong', 'DianWei'], columns=['English', 'Math', 'Chinese'])
print df1
print df2
在后面的案例中，我一般会用df, df1, df2这些作为DataFrame数据类型的变量名，我们以例子中的df2为例，列索引是[‘English’, ‘Math’, ‘Chinese’]，行索引是[‘ZhangFei’, ‘GuanYu’, ‘ZhaoYun’, ‘HuangZhong’, ‘DianWei’]，所以df2的输出是：
English Math Chinese
ZhangFei 65 30 66
GuanYu 85 98 95
ZhaoYun 92 96 93
HuangZhong 88 77 90
DianWei 90 90 80
在了解了Series和 DataFrame这两个数据结构后，我们就从数据处理的流程角度，来看下他们的使用方法。
Pandas允许直接从xlsx，csv等文件中导入数据，也可以输出到xlsx, csv等文件，非常方便。
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
score = DataFrame(pd.read_excel('data.xlsx'))
score.to_excel('data1.xlsx')
print score
需要说明的是，在运行的过程可能会存在缺少xlrd和openpyxl包的情况，到时候如果缺少了，可以在命令行模式下使用“pip install”命令来进行安装。
数据清洗是数据准备过程中必不可少的环节，Pandas也为我们提供了数据清洗的工具，在后面数据清洗的章节中会给你做详细的介绍，这里简单介绍下Pandas在数据清洗中的使用方法。
我还是以上面这个王者荣耀的数据为例。
data = {'Chinese': [66, 95, 93, 90,80],'English': [65, 85, 92, 88, 90],'Math': [30, 98, 96, 77, 90]}
df2 = DataFrame(data, index=['ZhangFei', 'GuanYu', 'ZhaoYun', 'HuangZhong', 'DianWei'], columns=['English', 'Math', 'Chinese'])
在数据清洗过程中，一般都会遇到以下这几种情况，下面我来简单介绍一下。
1. 删除 DataFrame 中的不必要的列或行
Pandas提供了一个便捷的方法 drop() 函数来删除我们不想要的列或行。比如我们想把“语文”这列删掉。
df2 = df2.drop(columns=['Chinese'])
想把“张飞”这行删掉。
df2 = df2.drop(index=['ZhangFei'])
2. 重命名列名columns，让列表名更容易识别
如果你想对DataFrame中的columns进行重命名，可以直接使用rename(columns=new_names, inplace=True) 函数，比如我把列名Chinese改成YuWen，English改成YingYu。
df2.rename(columns={'Chinese': 'YuWen', 'English': 'Yingyu'}, inplace = True)
3. 去重复的值
数据采集可能存在重复的行，这时只要使用drop_duplicates()就会自动把重复的行去掉。
df = df.drop_duplicates() #去除重复行
4. 格式问题
更改数据格式
这是个比较常用的操作，因为很多时候数据格式不规范，我们可以使用astype函数来规范数据格式，比如我们把Chinese字段的值改成str类型，或者int64可以这么写：
df2['Chinese'].astype('str')
df2['Chinese'].astype(np.int64)
数据间的空格
有时候我们先把格式转成了str类型，是为了方便对数据进行操作，这时想要删除数据间的空格，我们就可以使用strip函数：
#删除左右两边空格
df2['Chinese']=df2['Chinese'].map(str.strip)
#删除左边空格
df2['Chinese']=df2['Chinese'].map(str.lstrip)
#删除右边空格
df2['Chinese']=df2['Chinese'].map(str.rstrip)
如果数据里有某个特殊的符号，我们想要删除怎么办？同样可以使用strip函数，比如Chinese字段里有美元符号，我们想把这个删掉，可以这么写：
df2['Chinese']=df2['Chinese'].str.strip('$')
大小写转换
大小写是个比较常见的操作，比如人名、城市名等的统一都可能用到大小写的转换，在Python里直接使用upper(), lower(), title()函数，方法如下：
#全部大写
df2.columns = df2.columns.str.upper()
#全部小写
df2.columns = df2.columns.str.lower()
#首字母大写
df2.columns = df2.columns.str.title()
查找空值
数据量大的情况下，有些字段存在空值NaN的可能，这时就需要使用Pandas中的isnull函数进行查找。比如，我们输入一个数据表如下：
如果我们想看下哪个地方存在空值NaN，可以针对数据表df进行df.isnull()，结果如下：
如果我想知道哪列存在空值，可以使用df.isnull().any()，结果如下：
apply函数是Pandas中自由度非常高的函数，使用频率也非常高。
比如我们想对name列的数值都进行大写转化可以用：
df['name'] = df['name'].apply(str.upper)
我们也可以定义个函数，在apply中进行使用。比如定义double_df函数是将原来的数值*2进行返回。然后对df1中的“语文”列的数值进行*2处理，可以写成：
def double_df(x):
return 2*x
df1[u'语文'] = df1[u'语文'].apply(double_df)
我们也可以定义更复杂的函数，比如对于DataFrame，我们新增两列，其中’new1’列是“语文”和“英语”成绩之和的m倍，'new2’列是“语文”和“英语”成绩之和的n倍，我们可以这样写：
def plus(df,n,m):
df['new1'] = (df[u'语文']+df[u'英语']) * m
df['new2'] = (df[u'语文']+df[u'英语']) * n
return df
df1 = df1.apply(plus,axis=1,args=(2,3,))
其中axis=1代表按照列为轴进行操作，axis=0代表按照行为轴进行操作，args是传递的两个参数，即n=2, m=3，在plus函数中使用到了n和m，从而生成新的df。
在数据清洗后，我们就要对数据进行统计了。
Pandas和NumPy一样，都有常用的统计函数，如果遇到空值NaN，会自动排除。
常用的统计函数包括：
表格中有一个describe()函数，统计函数千千万，describe()函数最简便。它是个统计大礼包，可以快速让我们对数据有个全面的了解。下面我直接使用df1.descirbe()输出结果为：
df1 = DataFrame({'name':['ZhangFei', 'GuanYu', 'a', 'b', 'c'], 'data1':range(5)})
print df1.describe()
有时候我们需要将多个渠道源的多个数据表进行合并，一个DataFrame相当于一个数据库的数据表，那么多个DataFrame数据表的合并就相当于多个数据库的表合并。
比如我要创建两个DataFrame：
df1 = DataFrame({'name':['ZhangFei', 'GuanYu', 'a', 'b', 'c'], 'data1':range(5)})
df2 = DataFrame({'name':['ZhangFei', 'GuanYu', 'A', 'B', 'C'], 'data2':range(5)})
两个DataFrame数据表的合并使用的是merge()函数，有下面5种形式：
1. 基于指定列进行连接
比如我们可以基于name这列进行连接。
df3 = pd.merge(df1, df2, on='name')
2. inner内连接
inner内链接是merge合并的默认情况，inner内连接其实也就是键的交集，在这里df1, df2相同的键是name，所以是基于name字段做的连接：
df3 = pd.merge(df1, df2, how='inner')
3. left左连接
左连接是以第一个DataFrame为主进行的连接，第二个DataFrame作为补充。
df3 = pd.merge(df1, df2, how='left')
4. right右连接
右连接是以第二个DataFrame为主进行的连接，第一个DataFrame作为补充。
df3 = pd.merge(df1, df2, how='right')
5. outer外连接
外连接相当于求两个DataFrame的并集。
df3 = pd.merge(df1, df2, how='outer')
Pandas的DataFrame数据类型可以让我们像处理数据表一样进行操作，比如数据表的增删改查，都可以用Pandas工具来完成。不过也会有很多人记不住这些Pandas的命令，相比之下还是用SQL语句更熟练，用SQL对数据表进行操作是最方便的，它的语句描述形式更接近我们的自然语言。
事实上，在Python里可以直接使用SQL语句来操作Pandas。
这里给你介绍个工具：pandasql。
pandasql 中的主要函数是 sqldf，它接收两个参数：一个SQL 查询语句，还有一组环境变量globals()或locals()。这样我们就可以在Python里，直接用SQL语句中对DataFrame进行操作，举个例子：
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
from pandasql import sqldf, load_meat, load_births
df1 = DataFrame({'name':['ZhangFei', 'GuanYu', 'a', 'b', 'c'], 'data1':range(5)})
pysqldf = lambda sql: sqldf(sql, globals())
sql = "select * from df1 where name ='ZhangFei'"
print pysqldf(sql)
运行结果：
data1 name
0 0 ZhangFei
上面这个例子中，我们是对“name='ZhangFei”“的行进行了输出。当然你会看到我们用到了lambda，lambda在python中算是使用频率很高的，那lambda是用来做什么的呢？它实际上是用来定义一个匿名函数的，具体的使用形式为：
lambda argument_list: expression
这里argument_list是参数列表，expression是关于参数的表达式，会根据expression表达式计算结果进行输出返回。
在上面的代码中，我们定义了：
pysqldf = lambda sql: sqldf(sql, globals())
在这个例子里，输入的参数是sql，返回的结果是sqldf对sql的运行结果，当然sqldf中也输入了globals全局参数，因为在sql中有对全局参数df1的使用。
和NumPy一样，Pandas有两个非常重要的数据结构：Series和DataFrame。使用Pandas可以直接从csv或xlsx等文件中导入数据，以及最终输出到excel表中。
我重点介绍了数据清洗中的操作，当然Pandas中同样提供了多种数据统计的函数。
最后我们介绍了如何将数据表进行合并，以及在Pandas中使用SQL对数据表更方便地进行操作。
Pandas包与NumPy工具库配合使用可以发挥巨大的威力，正是有了Pandas工具，Python做数据挖掘才具有优势。
我们来回顾一下今天的内容，在Pandas中，最主要的数据结构是什么？它都提供了哪些函数，可以帮我们做数据清洗？你可以自己描述一下吗？
对于下表的数据，请使用Pandas中的DataFrame进行创建，并对数据进行清洗。同时新增一列“总和”计算每个人的三科成绩之和。
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