dateframe main concept
Series
One row can be Series, in form of dict or list, it can be multi dimensions as well.
Axis
axis = 0 column wise
axis = 1 row wise
It specifies the axis along which the means are computed. By default axis=0. This is consistent with the numpy.mean usage when axis is specified explicitly (in numpy.mean, axis==None by default, which computes the mean value over the flattened array) , in which axis=0 along the rows (namely, index in pandas), and axis=1 along the columns. For added clarity, one may choose to specify axis=’index’ (instead of axis=0) or axis=’columns’ (instead of axis=1).
+——————+————-+————+
| | A | B |
+——————+————-+————-
| 0 | 0.626386| 1.52325|——axis=1——->
+——————+————-+————+
| |
| axis=0 |
↓ ↓
index
pandas will need index and use index as indictors
fruits = ['apples', 'oranges', 'cherries', 'pears']
fruits_tr = ['elma', 'portakal', 'kiraz', 'armut']
S = pd.Series([20, 33, 52, 10], index=fruits)
S2 = pd.Series([17, 13, 31, 32], index=fruits_tr)
print(S + S2)
---- # + only add values with same index, other index will have NaN
apples NaN
armut NaN
cherries NaN
elma NaN
kiraz NaN
oranges NaN
pears NaN
portakal NaN
dtype: float64
pandas operation apply to all values
import numpy as np
print((S + 3) * 4)
print("======================")
print(np.sin(S))
apples 92
oranges 144
cherries 220
pears 52
dtype: int64
pandas.Series.apply
Series.apply(func, convert_dtype=True, args=(), **kwds)
Die Funktion “func” wird auf das Series-Objekt angwendet und liefert, in Abhängigkeit von “func”, entweder ein Series-Objekt oder ein DataFrame-Objekt zurück.
Parameter Bedeutung
func Eine Funktion, die auf das gesamte Series-Objekt (Numpy-Funktion) oder nur auf einzelne Werte des Series (Python-Funktion) angewendet wird.
convert_dtype Ein Boolescher Wert. Wenn dieser auf True gesetzt wird (Standard), so wird versucht, bei der Anwendung einen besseren dtype für die elementweisen Funktions-Ergebnisse zu finden. Wenn der Parameter auf False gesetzt wird, so wird dtype=objekt verwendet.
args Positions-Argumente, die an die Funktion “func” übergeben werden, zusätzlich zu den Werten des Series-Objektes.
**kwds Zusätzliche Schlüsselwort-Argumente, die als Schlüsselworte an die Funktion übergeben werden.
Numpy np.NaN is None
method: Series.isnull(), Series.notnull(), Series.dropna(), Series.fillna()
Dataframe
Data frame is actually a combination of two Series, row and column, each has own index. Data frame can be created by concat several Series (axis important) or by dictionary with value as list, key as column name