numpy数组按某⼀维度相加_NumpyPandas数据分析基础知识
及案例应⽤
表的数据结构进⾏分析）在数据分析领域中，⽤到最多的包是numpy（⽤于数学计算）、pandas（基于numpy的数据分析⼯具，⽅便对表
和matplotlib（图形绘制库，⽤于数据分析结果的可视化）。本⽂⾸先了解下Numpy和pandas在数据分析中的⼀些基本操作。
本⽂结构如下：
⼀、⼀维数据分析
⼆、⼆维数据分析
三、案例：销售数据分析
⼀、⼀维数据分析
Numpy中表⽰⼀维数组的是array，pandas表⽰⼀维数组的是Series。Series是建⽴在numpy基础上的，计算机语言与程序设计
⽐array有更多的功能。使⽤这两个数组⾸先⽤import导⼊numpy和pandas这两个包。补码的求和运算
（⼀）Numpy ⼀维数组array
定义⼀个数组：
查询访问array中的元素：
通过for i in 数组名遍历数组中的元素：
通过数组名.dtype查看数组中元素的数据类型：
Numpy数组array和列表的区别：
1、array可以进⾏统计功能，如求平均值mean()，标准差std()
2、array可以进⾏向量化运算（相加、乘法）
查看下图中array和列表相加结果的区别。
3、array中元素必须是同⼀种数据类型，列表中的元素可以是不同数据类型。
如图，虽然数组array1中的元素1和3看起来是数据类型，但是在打印出来之后，1和3都作为字符串类型了。⽽列表list1中的1和3打印出来是数据类型。
上图array2中的元素包含列表和字符串，两种数据类型不相同，在打印的时候就会报错，如果将1和3也改成列表，就可以打印了：
可以看到array2⾥的元素是3个列表。
（⼆）pandas ⼀维数组Series
Series和array的主要区别是Series可以通过索引定位数组中的数据。在定义的时候通过index定义索引。
Series⾸字母应⼤写，不然会报错。⽽定义array的时候⾸字母不⽤⼤写。Series后⾯接⼩括号，⼩括号前半部分是列表形要注意这⾥的Series⾸字母应⼤写
式的元素，后半部分是⽤index=[]指定每个元素的索引，⽅便以后通过索引访问其中的元素。
数组名.describe()：可以通过describe获取数组的描述统计信息（元素个数，平均值，标准差，四分位
数，最⼤最⼩值），数组名.describe()
获取数组中的元素：
⽅法⼀：⽤iloc属性根据位置获取元素
⽅法⼆：⽤loc属性根据索引获取对应的元素
Series向量运算：
1、⽤加号+直接相加，索引值相同的元素才会相加，只出现在⼀个数组⾥的索引相加之后的值为空值。
在数据分析中，可以通过Ser.dropna()删除掉空值。
2、⽤add将两个数组相加，并⽤fill_value指定⼀个数据来填充缺失值。下⾯两个图展⽰了⽤0和1分别进⾏填充，⽐如’c’在s1中，但s2中没有’c’，就⽤0填充s2中的’c’
⼆、⼆维数据分析
相⽐于⼀维数据，⼆维数据既有⾏也有列，相当于Excel⾥的表格。
Numpy中通过array创建⼆维数组，pandas中通过DataFrame（数据框）创建⼆维数组。
numpy创建⼆维数组
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通过array创建⼆维数组，⽤中括号包括起来，中括号⾥⾯是中括号（列表）包括起来的每⼀⾏数据，列表之间通过逗号隔开。每个列表中元素个数代表列个数。
查询和获取元素：
数组名.[a,b]，其中a代表⾏号，b代表列号：
python基础知识整理查询⼆维数组中的元素，通过⾏号和列号查，⼆维数组的⾏列号都是从0开始的，数组名.[a,b]，其中a代表⾏号，b代表列号
查询其中⼀个元素：
获取第⼀⾏（切⽚功能‘：’）：
获取第⼀列（切⽚功能‘：’）：
numpy⼆维数组描述统计
所有元素的描述统计信息。如：
如果直接使⽤sum(),mean()统计数组，得出的是包含所有元素
但在实际数据分析中，对于⼀个⼆维表格，通常⾏列是不同类型的数据，⼀般不会统计所有元素的描述统计信息，只需要统计某些列/⾏的描述统计信息，这时可以在函数后⾯加axis指定⾏列计算
axis=1代表按⾏计函数后⾯加axis指定⾏列计算，即为numpy的数轴参数，这种⽅式叫做按轴计算。其中axis=1代表按⾏计算每⾏的描述统计信息，axis=0代表按列计算。
算每⾏的描述统计信息，axis=0代表按列计算
Numpy⼀维数组中的元素必须都是同⼀类型，同样的，⼆维数组中的元素也必须都是同⼀类型，但对于表述Excel中的数据，就不适⽤了，因为Excel中每列的数据类型⼀般都不⼀样。这时就需要⽤pandas中的⼆维数组dataframe数据框。
（⼆）pandas创建⼆维数据chmod给文件夹下所有文件授权
Pandas⼆维数组相⽐numpy⼆维数组有两个优点：
1. 数据框的每⼀列都可以是不同类型的数据，⽅便表⽰Excel中的数据。
linux强制安装rpm命令2. 有类似pandas中series⾥的索引功能，即⼆维数组的每⾏每列都有⼀个索引值，很适合⽤来存放表格数据。
创建⼀个⼆维数组，⾸先通过键（列名）值（列名对应的值）对创建⼀个字典，再⽤pandas中的dataframe将字典转换成⼆维数组。
上图中可以看出数组中的列顺序与定义字典时的顺序不⼀致，为了更好的展⽰原数据结构，可以通过有序字典OrderedDict先对字典排序，再转换成数组，见下图：
求平均值

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