import pandas as pd
import numpy as np


################一维Serise(索引)的创建#############################
x=np.arange(10)
x=pd.Series(x)
print(x)
print(type(x))

t=pd.Series([1,2,3,4,5],index=list('abcde'))
print(t)

temp_dict={'name':"xiaohong",'age':18,'tel':10086}  #字典
t=pd.Series(temp_dict)  #字典转化为Series
print(t)

print(t.index)  ##查看索引
print(t.values) ##查看值

s=pd.Series(range(5))
print(s)
print("~"*100)
print(s.where(s>2)) #pd.where()函数,与np.where不同,值大于2不变，否则变为NaN
print("~"*100)
print(s.where(s>4,10))  ##pd.where(),值大于4则不变，否则变为10


################二维DataFrame的创建#############################
import pandas as pd
import numpy as np

##  创建DataFrame,DataFrame既有行索引又有列索引
##  行索引,index,为0轴，axis=0
##  列索引，columns,为1轴，axis=1
t=np.arange(12).reshape(3,4)
print(pd.DataFrame(t))
print(pd.DataFrame(t,index=list("abc"),columns=list("WXYZ")))
print("~"*100)

_temp_dict={'name':["xiaohong","xiaoxu"],'age':[18,25],'tel':[10086,10024]}  #字典
print(pd.DataFrame(_temp_dict))
print("~"*100)

t1=[{'name':"xiaohong",'age':18,'tel':10086},{'name':"xiaoxu",'age':25},{'age':30,'tel':10056}]  #未知的用NaN填充
print(pd.DataFrame(t1))
print("~"*100)

_t=pd.DataFrame(t1)
##  查看DataFrame的行索引和列索引
print(_t.index)     ##查看DataFrame的行索引
print(_t.columns)   ##查看DataFrame的列索引
print(_t.values)    ##查看DataFrame的值
print(_t.shape)     ##查看DataFrame的行数和列数
print(_t.dtypes)    ##查看DataFrame的列索引的数据类型
print(_t.ndim)      ##查看DataFrame的维度
print(_t.size)      ##查看DataFrame的元素个数
print(_t.head(1))  ##查看DataFrame的前几行，默认5行
print(_t.tail(1))  ##查看DataFrame的后几行，默认5行
print("@"*100)
print(_t.describe())
print("@"*100)
print(_t.info())