3 pandas之dataframe

发布时间:2023年12月23日

定义

DataFrame是一个二维数据结构,即数据以行和列的方式以表格形式对齐。
DataFrame特点:

  • 存在不同类型的列
  • 大小可变
  • 带有标签的轴
  • 可对列和行进行算数运算

构造函数

pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)

参数解释:

序号参数和描述
1数据(data) 数据可以是各种形式,如ndarray、series、map、lists、dict、constants和另一个DataFrame。
2索引(index) 用于行标签的索引,如果没有传递索引,则默认为np.arange(n)。
3列标签(columns) 用于列标签的可选默认语法是np.arange(n),仅当没有传递索引时才成立。
4数据类型(dtype) 每列的数据类型。
5复制(copy) 如果默认值为False,则用于复制数据的命令(或其他命令)。

创建DataFrame

创建空的DataFrame

#import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
print df

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从list创建


data =[1,3,2,12]
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

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data = [['aa', 18], ['bb', 21], ['cc', 22.]]
df = pd.DataFrame(data,columns=['Name', 'Age'])
print(df)

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从字典的 ndarrays/List创建

data = {'Name':['aa', 'bb', 'cc'], 'Age': [18, 21., 22]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

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data = {'Name':['aa', 'bb', 'cc'], 'Age': [18, 21., 22]}
df = pd.DataFrame(data, index=['rank1', 'rank2', 'rank3'])
print(df)

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从字典列表创建

data = [{"aa":18,'bb':21.}, {'aa':11, 'bb':81, 'cc':71}]
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

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data = [{"aa":18,'bb':21.}, {'aa':11, 'bb':81, 'cc':71}]
df = pd.DataFrame(data, index=['first', 'second'])
print(df)

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data = [{"aa":18,'bb':21.}, {'aa':11, 'bb':81, 'cc':71}]
# With 2 columns indices, values same as  dictionary keys
df = pd.DataFrame(data, index=['first', 'second'], columns=['aa', 'bb'])
print(df)

# With 2 columns indices, columns values with different dictionary keys
df1 = pd.DataFrame(data, index=['first', 'second'], columns=['aa', 'bb1'])
print(df1)

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从Series dict创建

data = {
    'one':pd.Series([1,9,12,8],index=['a','b','c','e']),
    'two': pd.Series([8,12,1,2], index=['a','b','c','d'])
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

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获取对应位置的值

data = {
    'one':pd.Series([1,9,12,8],index=['a','b','c','e']),
    'two': pd.Series([8,12,1,2], index=['a','b','c','d'])
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df['one'])

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添加列

# Adding a new column to an existing DataFrame object with column label by passing new series
print("Adding new DataFrame column by Passing a Series:")
df['three'] = pd.Series([10,29,81], index=['a', 'b','c'])
print(df)

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列相加

df['four']=df['one'] + df['three']
print(df)

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删除列

del(df['four'])
print(df)

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行的增删改查

查找

data = {
    'one':pd.Series([1,9,12,8],index=['a','b','c','e']),
    'two': pd.Series([8,12,1,2], index=['a','b','c','d'])
}
df = pd.DataFrame(data)
row = df.loc['b']
print(row)

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# index location from 0
row = df.iloc[3]
print(row)

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# include start, exclude end
n_df = df[1:3]
print(n_df)

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添加行

df = pd.DataFrame([[1,8]], columns=['a','b'])
df1 = pd.DataFrame([[2,9]], columns=['a', 'b'])
df = df.append(df1)

print(df)

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删除行

···
df = pd.DataFrame([[1,8]], columns=[‘a’,‘b’])
df1 = pd.DataFrame([[2,9]], columns=[‘a’, ‘b’])
df = df.append(df1)

df = df.drop(0)
print(df)
···
在这里插入图片描述

文章来源:https://blog.csdn.net/qq_41758289/article/details/135120006
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