import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 設(shè)置輸出結(jié)果列對齊
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide',True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)

# 自動創(chuàng)建從0開始的非負(fù)整數(shù)索引
s1=pd.Series(range(1,20,5))
# 使用字典創(chuàng)建Series，使用字典的“鍵”作為索引
s2=pd.Series({'語文':90,'數(shù)學(xué)':92,'Python':98,'物理':87,'化學(xué)':92})
# 修改指定索引對應(yīng)的值
s1[3]=-17
s2['語文']=94

print('s1原始數(shù)據(jù)'.ljust(20,'='))
print(s1,'\n')
print('對s1所有數(shù)據(jù)求絕對值'.ljust(20,'='))
print(abs(s1),'\n')
print('s1的每行索引前面加上數(shù)字2'.ljust(20,'='))
print(s1.add_prefix(2),'\n')

print('s2原始數(shù)據(jù)'.ljust(20,'='))
print(s2,'\n')
print('s2數(shù)據(jù)的直方圖'.ljust(20,'='))
s2.hist()
plt.show()
print('s2的每行索引后面加上_張三'.ljust(20,'='))
print(s2.add_suffix('_張三'),'\n')
print('s2最大值的索引'.ljust(20,'='))
print(s2.idxmax(),'\n')
print('測試s2的值是否在指定區(qū)間內(nèi)'.ljust(20,'='))
print(s2.between(90,94,inclusive=True),'\n')
print('查看s2中90分以上的數(shù)據(jù)'.ljust(20,'='))
print(s2[s2>90],'\n')
print('查看s2中大于中值的數(shù)據(jù)'.ljust(20,'='))
print(s2[s2>s2.median()],'\n')
print('s2與數(shù)字之間的運算'.ljust(20,'='))
print(round((s2**0.5)*10,1),'\n')
print('s2中最小的2個值'.ljust(20,'\n'))
print(s2.nsmallest(2),'\n')

# 兩個等長Series對象之間可以進行四則運算和冪運算
# 只對兩個Series對象中都有的索引對應(yīng)的值進行計算
# 非共同索引對應(yīng)的值為空值
print('兩個Series對象相加'.ljust(20,'='))
print(pd.Series(range(5))+pd.Series(range(5,10)),'\n')

# pipe()方法可以實現(xiàn)函數(shù)鏈?zhǔn)秸{(diào)用的功能
print('每個值加3之后再乘以3'.ljust(20,'='))
print(pd.Series(range(5)).pipe(lambda x:x+3).pipe(lambda x:x*3),'\n')
print('每個值的平方對5的余數(shù)'.ljust(20,'='))
print(pd.Series(range(5)).pipe(lambda x,y,z:(x**y)%z,2,5),'\n')

# apply()方法用來對Series對象的值進行函數(shù)運算
print('每個值加3'.ljust(20,'='))
print(pd.Series(range(5)).apply(lambda x:x+3),'\n')

print('標(biāo)準(zhǔn)差、無偏方差、無偏標(biāo)準(zhǔn)差'.ljust(20,'='))
print(pd.Series(range(5)).std(),'\n')
print(pd.Series(range(5)).var(),'\n')
print(pd.Series(range(5)).sem(),'\n')

print('檢查是否存在等價于True的值'.ljust(20,'='))
print(any(pd.Series([3,0,True])),'\n')

print('查看是否所有值都等價于True'.ljust(20,'='))
print(all(pd.Series([3,0,True])))

date_range(start=None,end=None,periods=None,freq='D',tz=None,normalize=False,name=None,closed=None,**kwargs)