#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """ 系列（值的集合） DataFrame数据包（系列对象的集合） panel（数据文件对象的集合) 一个系列对象可以保存许多数据类型，包括 浮点数表示浮点数 表示整数值的 布尔布尔值表示布尔值 表示日期和时间，没有时区的 用日期时区表示日期和时间 表示时间和时间（秒，分钟等）的差异的时间δ[NS] 表示类别值的类别 表示字符串值的对象 电影胶片名 # rottentomatoes -烂番茄影评平均得分 # rottentomatoes_user烂番茄用户平均得分 # rt_norm -烂番茄影评平均得分（归一化到0到5点的系统） # rt_user_norm烂西红柿用户平均得分（归一化到0-5点系统） 亚元主义-元主义批评家平均分 亚元用户-元用户平均得分 """ #series结构 学习 import pandas as pd import numpy as np fandango = pd.read_csv('fandango_score_comparison.csv') series_film = fandango['FILM'] print(type(series_film)) print(series_film[0:5]) #FILM这一列前0-5个 series_rt = fandango['RottenTomatoes'] #RottenTomatoes前0-5个 print(series_rt[0:5]) from pandas import Series film_names = series_film.values print(type(film_names)) #print(film_names) rt_scores = series_rt.values #得分值来自：RottenTomatoes #print(rt_scores) series_custom = Series(rt_scores,index=film_names) #以电影名字为索引 print(series_custom[['Minions (2015)','Leviathan (2014)']]) #输出这两部电影的评分 fiveten = series_custom[5:10] #以电影名字为索引，打印前5-10部电影和评分 print(fiveten) sc2 = series_custom.sort_index() sc3 = series_custom.sort_values() #以这两种都可以进行排序 sc2[2:10} print(np.add(series_custom,series_custom)) #相加操作 #will actually return a Series object with a boolean value for each film series_custom > 50 series_greater_than_50 = series_custom[series_custom > 50] criteria_one = series_custom > 50 criteria_two = series_custom < 75 #评分在这一段的电影和分数 both_criteria = series_custom[criteria_one & criteria_two] print(both_criteria) print('--------') #data alignment same index rt_critics = Series(fandango['RottenTomatoes'].values, index=fandango['FILM']) rt_users = Series(fandango['RottenTomatoes_User'].values, index=fandango['FILM']) rt_mean = (rt_critics + rt_users)/2 #两个媒体评分的平均值 print(rt_mean) print('分割线——————') print(type(fandango)) fandango_films = fandango.set_index("FILM",drop=False) print(fandango_films.index) #打印出索引值 列名 #在选择多行时，返回数据文件，但是选择一个单独的行时，将返回一个系列对象。 fandango_films["Avengers: Age of Ultron (2015)":"Hot Tub Time Machine 2 (2015)"] fandango_films.loc["Avengers: Age of Ultron (2015)":"Hot Tub Time Machine 2 (2015)"] # Specific movie fandango_films.loc['Kumiko, The Treasure Hunter (2015)'] # Selecting list of movies movies = ['Kumiko, The Treasure Hunter (2015)', 'Do You Believe? (2015)', 'Ant-Man (2015)'] print(fandango_films.loc[movies]) print('继续分割——————') types = fandango_films.dtypes float_columns = types[types.values == 'float64'].index #类型转换 float_df = fandango_films[float_columns] deviations = float_df.apply(lambda x: np.std(x)) rt_mt_user = float_df[['RT_user_norm','Metacritic_user_nom']] rt_mt_user.apply(lambda x: np.std(x), axis=1) # 对以上两个列做了变换 print(rt_mt_user)