1.Series结构
pandas中，我们使用最多的两个数据结构，分别为Series与DataFrame。
Series跟一维数组比较像，可以认为是dataframe中的"一列"。与一维数组不同的是，除了数组数据以外，他还有一组与数组数据对应的标签索引。
2.将Series转成DataFrame
2.1 使用字典的方式转化
import pandas as pd
department = ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C']
group = ['g1', 'g1', 'g2', 'g3', 'g3', 'g4', 'g5', 'g5']
data = pd.DataFrame({'department': department, 'group': group})
d2 = data.groupby('department')['group'].apply(lambda x: ",".join(x))
print("d2 is: ", '\n', d2, "\nd2 type is: ", type(d2), '\n')
d2 = pd.DataFrame({'department': d2.index, 'group': d2.values})
print("after change, d2 is: ", '\n', d2, '\nd2 type is: ', type(d2), '\n')上面的代码中，data进行groupby操作以后取group列，得到的就是一个Series结构。
d2 is:
department
A g1,g1,g2
B g3,g3,g4
C g5,g5
Name: group, dtype: object
d2 type is: <class 'pandas.core.series.Series'> 该Series的index是department列，department列的值为A,B,C。具体的值为group，上面的逻辑是将相同department的group值进行聚合。
我们想将其转成一个dataframe，可以使用字典的方式，直接创建一个新的dataframe。d2.index表示Series的索引，d2.values表示Series的数据。
after change, d2 is:
department group
0 A g1,g1,g2
1 B g3,g3,g4
2 C g5,g5
d2 type is: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 2.2 使用reset_index方法
还可以使用reset_index的方式，来将Series转化为dataframe。
d3 = data.groupby('department')['group'].apply(lambda x: ','.join(x))
d3 = d3.reset_index(name='group')
d3['group'] = d3['group'].map(lambda x: ','.join(sorted(list(set(x.split(','))))))
print(d3)上面的代码也将Series转换成了一个dataframe，与前面稍微有所区别的在于，对group还进行了去重排序操作。
最后输出的结果为
department group
0 A g1,g2
1 B g3,g4
2 C g5
3.apply，applymap, map
import pandas as pd
a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [10, 20, 30, 40, 50]
c = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]
data = pd.DataFrame({'a': a, 'b': b, 'c': c})
print(data.apply(max), '\n')
print(data.a.apply(lambda x: x * 2), '\n')
print(data.applymap(lambda x: x+0.01), '\n')
print(data.a.map(lambda x: x+0.02))a 5.0
b 50.0
c 0.5
dtype: float64
0 2
1 4
2 6
3 8
4 10
Name: a, dtype: int64
a b c
0 1.01 10.01 0.11
1 2.01 20.01 0.21
2 3.01 30.01 0.31
3 4.01 40.01 0.41
4 5.01 50.01 0.51
0 1.02
1 2.02
2 3.02
3 4.02
4 5.02
Name: a, dtype: float64apply可以用于Series，也可以用于DataFrame，可以对一列或多列进行操作。
applymap只能作用于dataframe，是对dataframe的每一个元素进行操作。
map只能作用于Series，其对Series中每个元素起作用。
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