#導入numpy包
import numpy as np
#導入pandas包
import pandas as pd

#定義：一維數組array
#參數:一個列表[2,3,4,5]
a = np.array([2,3,4,5])

#查詢
a[0]
2

#切片訪問：獲取指定序號范圍的元素
#a[1:3]獲取到的是序號從1到3的元素
a[1:3]
array([3, 4])

#切片訪問：反序
a[::-1]
array([5, 4, 3, 2])

#循環訪問
for i in range(len(a)):print(a[i])
2
3
4
5

#循環訪問
for i in a:  # 獲取a數組里面的數據，從i=2開始print(a[i-2])
2
3
4
5

#循環訪問
for i in a:print(i)
2
3
4
5

#查看數據類型
a.dtype
dtype('int32')

#統計計算:平均值
a.mean()
3.5

#統計計算:標準差
a.std()
1.118033988749895

#向量化計算：向量相加
b=np.array([1,2,3])
c=np.array([4,5,6])
b+c
array([5, 7, 9])

#向量化計算：乘以標量
d=b*4
d
array([ 4,  8, 12])

#定義：一維數據結構:Series，index為索引
#存放6家公司某一天的股價（單位是美元）
stockS=pd.Series([54.74,190.9,173.14,1050.3,181.86,1139.49],index=['騰訊','阿里巴巴','蘋果','谷歌','Facebook','亞馬遜'])
stockS

#獲取描述統計信息
stockS.describe()

#訪問：iloc屬性用于根據下標獲取值
stockS.iloc[0]
54.74

#訪問：loc屬性用于根據索引獲取值
stockS.loc['騰訊']
54.74

#向量化運算：向量相加
s1=pd.Series([1,2,3,4],index=['a','b','c','d'])
s2=pd.Series([10,20,30,40],index=['a','b','e','f'])
s3=s1+s2
s3

#處理空值的方法
#方法1：刪除
s3.dropna()

#方法2：填充
s3=s1.add(s2,fill_value=0)
s3

#定義二維數組
a=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]
])

#訪問：獲取元素
#行號0，列號2
a[0,2]
3

#訪問：整行
#獲取第1行
a[0,:]
array([1, 2, 3, 4])

#訪問：整列
#獲取第1列
a[:, 0]
array([1, 5, 9])

#數軸參數 axis
#axis=0，down，縱向處理
#axis=1，across，橫向處理#所有平均值
print(a.mean())#每行平均值，即每一行取所有列的平均值
print(a.mean(axis=1))#刪除某一列，即列（集）沿著水平的方向依次刪掉
#a.drop(colNames,axis=1)6.5
[ 2.5  6.5 10.5]

#定義
#第1步：定義一個字典，映射列名與對應列的值
#現Python3的字典對象為有序
salesDict={'購藥時間':['2018-01-01 星期五','2018-01-02 星期六','2018-01-06 星期三'],'社保卡號':['001616528','001616528','0012602828'],'商品編碼':[236701,236701,236701],'商品名稱':['強力VC銀翹片','清熱解毒口服液','感康'],'銷售數量':[6,1,2],'應收金額':[82.8,28,16.8],'實收金額':[69,24.64,15]
}#第2步：定義數據框DataFrame
salesDf=pd.DataFrame(salesDict)
salesDf

#平均值：是按每列來求平均值
salesDf.mean()

#訪問：iloc屬性用于根據下標獲取值
#查詢第1行第2列的元素
salesDf.iloc[0,1]
'001616528'

#獲取第1行，:代表所有列
salesDf.iloc[0,:]

#獲取第1列，:代表所有行
salesDf.iloc[:,0]

#訪問：loc屬性用于根據索引名獲取值
#查詢第1行商品編碼列的元素
salesDf.loc[0,'商品編碼']
236701

#獲取“商品名稱”這一列
#salesDf.loc[:,'商品名稱']
salesDf['商品名稱']  #簡單方法

#指定列
#通過列表來選擇某幾列的數據
salesDf[['商品名稱','銷售數量']]

#指定連續的列
#通過切片功能，獲取指定范圍的列
salesDf.loc[:,'購藥時間':'銷售數量']

#第1步：構建查詢條件，對象是Series，數據元素是bool
querySer=salesDf.loc[:,'銷售數量']>1
type(querySer)
pandas.core.series.Series

querySer

#第2步：應用查詢條件
#只能指定列
#Error：salesDf.loc[:,querySer]
salesDf.loc[querySer]

salesDf.loc[querySer,'商品編碼':'銷售數量']

#多個條件刪選
querySer1=salesDf.loc[:,'商品名稱']!='感康'
salesDf.loc[querySer1&querySer]