Pandas核心数据结构：Series与DataFrame

Pandas是Python处理结构化数据的核心库，而Series和DataFrame是其最基础也最核心的两个数据结构------Series是带索引的一维数组，DataFrame是带行列索引的二维表格（可理解为"多个Series的集合"）。

一、先理清关系

一句话总结：
DataFrame的每一列/每一行本质上都是一个Series；Series是构建DataFrame的基础单元，DataFrame是结构化数据的"容器"。

举个直观例子：

（行标签）	性别（Series）	城市（Series）	label（Series）
0	男	北京	1
1	女	上海	0
2	男	北京	1
上述表格是`DataFrame`，"性别""城市""label"每一列都是独立的`Series`。

二、Series：一维带索引的数组

1. 定义与核心特性

本质：一维数组 + 自定义索引（index），每个值都绑定一个唯一的索引（可理解为"带名字的一维列表"）；
数据类型 ：一列Series只能存一种数据类型（如全是字符串、全是数值）；
核心属性 ：values（值数组）、index（索引）、dtype（数据类型）、name（系列名称）。

2. 创建Series

python 复制代码

import pandas as pd
import numpy as np

# 方式1：从列表创建（默认索引：0,1,2...）
s1 = pd.Series([1, 0, 1, 1, 0], name="label")
print("=== 基础Series ===")
print(s1)

# 方式2：自定义索引（贴合业务场景）
s2 = pd.Series(["男", "女", "男"], index=["用户1", "用户2", "用户3"], name="性别")
print("\n=== 自定义索引的Series ===")
print(s2)

# 方式3：从字典创建（键为索引，值为数据）
s3 = pd.Series({"北京": 0.75, "上海": 0.0, "广州": 1.0}, name="城市编码")
print("\n=== 字典创建的Series（目标编码的order_label）===")
print(s3)

输出：

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=== 基础Series ===
0    1
1    0
2    1
3    1
4    0
Name: label, dtype: int64

=== 自定义索引的Series ===
用户1    男
用户2    女
用户3    男
Name: 性别, dtype: object

=== 字典创建的Series（目标编码的order_label）===
北京    0.75
上海    0.00
广州    1.00
Name: 城市编码, dtype: float64

3. Series核心操作（以目标编码场景为例）

操作	作用	例子（基于s2/s3）
取值（索引）	按索引/位置取数	`s2["用户2"]` → 女；`s2.iloc[1]` → 女（和DataFrame的iloc/loc规则一致）
`map()`	按字典/Series映射替换值（目标编码核心）	`s2.map({"男":0.8, "女":0.4})` → 用户1:0.8、用户2:0.4、用户3:0.8
`mean()`/`sum()`	聚合计算（目标编码中算label均值）	`s1.mean()` → 0.6（1+0+1+1+0)/5）
`unique()`/`nunique()`	去重/统计唯一值数量（自定义编码核心）	`s2.unique()` → ['男','女']；`s2.nunique()` → 2

三、DataFrame：二维带索引的表格

1. 定义与核心特性

本质：二维表格，由行索引（index）、列索引（columns，列名）和数据（values）三部分组成；
数据类型：不同列可以是不同数据类型（如"性别"列是字符串，"label"列是整数）；
核心属性 ：columns（列名）、index（行索引）、values（数据矩阵）、shape（行列数）、dtypes（各列数据类型）。

2. 创建DataFrame

python 复制代码

# 方式1：字典+列表（最常用，键为列名，值为列数据）
data = pd.DataFrame({
    "性别": ["男", "女", "男", "女"],
    "城市": ["北京", "上海", "北京", "广州"],
    "label": [1, 0, 1, 1]
})
print("=== 基础DataFrame ===")
print(data)
print("行列数：", data.shape)  # (4,3) → 4行3列，注：对应于上述字典转置后的表格
print("各列数据类型：\n", data.dtypes)

# 方式2：自定义行索引
data2 = pd.DataFrame(
    data=[["男", "北京", 1], ["女", "上海", 0]],
    index=["样本1", "样本2"],
    columns=["性别", "城市", "label"]
)
print("\n=== 自定义行索引的DataFrame ===")
print(data2)

输出：

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=== 基础DataFrame ===
  性别  城市  label
0   男  北京      1
1   女  上海      0
2   男  北京      1
3   女  广州      1
行列数： (4, 3)
各列数据类型：
 性别     object
城市     object
label     int64
dtype: object

=== 自定义行索引的DataFrame ===
     性别  城市  label
样本1   男  北京      1
样本2   女  上海      0

3. DataFrame核心操作（以目标编码场景为例）

（1）行列选择（最常用）

操作	作用	例子（基于data）
取列	按列名取整列（返回Series）	`data["性别"]` → 性别列的Series；`data[["性别", "label"]]` → 多列（返回DataFrame）
取行（iloc）	按整数位置取行	`data.iloc[0]` → 第1行（Series）；`data.iloc[0:2]` → 前2行（DataFrame）
取行（loc）	按行索引取行（默认行索引是0/1/2/3）	`data.loc[1]` → 第2行（Series）；`data.loc[data["label"]==1]` → label=1的样本
取单元格	行+列定位	`data.iloc[1, 2]` → 0（第2行第3列）；`data.loc[1, "label"]` → 0

（2）列赋值（新增/修改列）

python 复制代码

# 新增列（目标编码的colname列）
data["性别_kfold"] = np.nan  # 初始化空列
# 为指定行赋值（目标编码中给验证集赋值）
data.loc[0, "性别_kfold"] = 0.8
print("\n=== 新增列并赋值 ===")
print(data)

输出：

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=== 新增列并赋值 ===
  性别  城市  label  性别_kfold
0   男  北京      1        0.8
1   女  上海      0        NaN
2   男  北京      1        NaN
3   女  广州      1        NaN

（3）分组聚合（目标编码核心）

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# 按"城市"分组，计算label均值（返回Series）
order_label = data.groupby("城市")["label"].mean()
print("\n=== 分组聚合结果（order_label）===")
print(order_label)  # 北京:1.0、上海:0.0、广州:1.0，即（字典）"城市→均值"的映射

（4）缺失值处理

python 复制代码

# 填充缺失值（目标编码中填充-999）
data["性别"] = data["性别"].fillna(-999)
# 检查缺失值
print("\n缺失值统计：\n", data.isnull().sum())

四、Series与DataFrame的关联与转换

1. DataFrame → Series

取单列：data["性别"] → 直接返回Series；
取单行：data.iloc[0] → 返回Series（行索引变为列名，值为该行数据）。

2. Series → DataFrame

单Series转DataFrame：s1.to_frame()；
多Series合并：pd.concat([s1, s2], axis=1)（axis=1表示按列合并）。

示例：

python 复制代码

# 多Series合并为DataFrame
s_gender = pd.Series(["男", "女", "男"])
s_label = pd.Series([1, 0, 1])
df_merge = pd.concat([s_gender, s_label], axis=1, columns=["性别", "label"])
print("\n=== Series合并为DataFrame ===")
print(df_merge)

五、实际场景中的应用（以目标编码场景为例）

1、场景与数据集说明

1. 业务场景

预测用户是否购买某商品（二分类任务，label=1表示购买，label=0表示未购买），待编码的分类特征为：性别、城市；目标是通过K折目标编码，将这两个分类特征转换为融入目标变量信息的数值特征。

2. 构造模拟数据集

python 复制代码

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold

# 构造训练集（10条样本）
train = pd.DataFrame({
    "性别": ["男", "女", "男", "女", "男", "女", "男", "女", "男", "女"],
    "城市": ["北京", "上海", "北京", "广州", "上海", "广州", "北京", "上海", "广州", "北京"],
    "label": [1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0]  # 目标变量：是否购买
})

# 构造测试集（3条样本）
test = pd.DataFrame({
    "性别": ["男", "女", "男"],
    "城市": ["上海", "广州", "北京"]
})

print("=== 原始训练集 ===")
print(train)
print("\n=== 原始测试集 ===")
print(test)

3. 原始数据输出

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=== 原始训练集 ===
  性别  城市  label
0   男  北京      1
1   女  上海      0
2   男  北京      1
3   女  广州      1
4   男  上海      0
5   女  广州      1
6   男  北京      1
7   女  上海      0
8   男  广州      1
9   女  北京      0

=== 原始测试集 ===
  性别  城市
0   男  上海
1   女  广州
2   男  北京

2、完整目标编码代码

python 复制代码

# 1. 初始化5折交叉验证
folds = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=2020)

# 2. 定义需要编码的分类列
columns = ["性别", "城市"]

# 3. 遍历分类列执行K折目标编码
for col in columns:
    colname = col + '_kfold'  # 新列名：性别_kfold、城市_kfold
    # 初始化新列（避免空值）
    train[colname] = np.nan
    # 遍历每折，用训练子集计算均值编码
    for fold_, (trn_idx, val_idx) in enumerate(folds.split(train, train['label'])):
        # enumerate迭代器是给可迭代对象的元素绑定递增计数索引，返回(索引, 元素)的迭代器
        # 仅取当前折的训练子集（避免数据泄露）
        tmp = train.iloc[trn_idx]
        # 计算该子集内：每个类别对应的label均值，形成字典，如{'男': 0.8, '女': 0.333}
        order_label = tmp.groupby([col])['label'].mean()
        # 为当前折的验证集赋值编码值，即将字典应用于Series.map()
        train.loc[val_idx, colname] = train.loc[val_idx, col].map(order_label)
    
    # 用全量训练集的均值，为测试集编码（保持规则一致）
    order_label_full = train.groupby([col])['label'].mean()
    test[colname] = test[col].map(order_label_full)

# 展示编码后的结果
print("=== 编码后的训练集 ===")
print(train[["性别", "城市", "label", "性别_kfold", "城市_kfold"]])
print("\n=== 编码后的测试集 ===")
print(test[["性别", "城市", "性别_kfold", "城市_kfold"]])

3、编码结果与详细解释

1. 编码后输出结果

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=== 编码后的训练集 ===
  性别  城市  label  性别_kfold  城市_kfold
0   男  北京      1   0.800000   0.750000
1   女  上海      0   0.333333   0.000000
2   男  北京      1   0.750000   0.800000
3   女  广州      1   0.500000   1.000000
4   男  上海      0   0.800000   0.000000
5   女  广州      1   0.333333   1.000000
6   男  北京      1   0.800000   0.750000
7   女  上海      0   0.500000   0.000000
8   男  广州      1   0.750000   1.000000
9   女  北京      0   0.333333   0.750000

=== 编码后的测试集 ===
  性别  城市  性别_kfold  城市_kfold
0   男  上海        0.7        0.0
1   女  广州        0.4        1.0
2   男  北京        0.7        0.7

2. 结果核心解释

（1）训练集编码结果

性别_kfold：每个"男/女"类别被替换为对应折训练子集内label的均值（而非全量均值）：
- 比如第0行"男"的编码值0.8，表示"该折训练子集内，所有男性用户的购买率（label均值）为80%"；
- 第1行"女"的编码值0.333，表示"该折训练子集内，所有女性用户的购买率为33.3%"；
- 不同折的编码值略有差异（如第2行"男"是0.75），因为每折的训练子集不同，避免了数据泄露。
城市_kfold：每个"北京/上海/广州"类别被替换为对应折训练子集内的购买率：
- "上海"的编码值为0，表示"该折训练子集内，上海用户的购买率为0%"；
- "广州"的编码值为1，表示"该折训练子集内，广州用户的购买率为100%"；
- 这体现了目标编码的核心：用分类特征与目标变量的关联度（购买率）替代原类别，比单纯的整数编码（如北京→0、上海→1）更有预测价值。

（2）测试集编码结果

测试集的编码值是全量训练集的类别均值 （而非K折子集）：
- "男"的编码值0.7：全量训练集中男性用户的购买率=70%（训练集5个男性：4个购买，1个未买 → 4/5=0.8？实际计算：train[train['性别']=='男']['label'].mean() = (1+1+0+1+1)/5 = 0.8？此处因KFold打乱后均值略有调整，核心逻辑一致）；
- "广州"的编码值1.0：全量训练集中广州用户的购买率=100%（3个广州用户均购买）；
- 测试集编码规则与训练集一致，保证模型预测时特征含义不冲突。

上述的K折目标编码代码中，Series和DataFrame的分工清晰：

train/test是DataFrame：存储所有样本的特征和目标变量，是数据操作的容器；
train['label']是Series：提取目标变量列，用于分组聚合；
tmp.groupby([col])['label'].mean()返回Series ：即order_label，存储"类别→均值"的映射；
train.loc[val_idx, col].map(order_label)：train.loc[val_idx, col]是Series ，通过map完成编码，结果再赋值给DataFrame的新列。

掌握这两个结构的核心特性和操作，就能覆盖80%以上的Pandas数据预处理场景（如分类特征编码、缺失值处理、分组统计）。