Series 和 DataFrame的属性和方法

Posted 2020-12-18 yinziming

1，series.values, seires.index.tolist(), series.items()

values、index、items返回的对象分别是List、Index、Zip类型的数据

from pandas import Series
emp=[‘001‘,‘002‘,‘003‘,‘004‘,‘005‘,‘006‘]
name=[‘李雷‘, ‘韩梅梅‘,‘李华‘,‘Jim‘ ,‘Lucy‘,‘Lily‘]
series = Series(data=name,index=emp)
print(series)
# 获取数据的值
print(series.values)
# 获取索引的值
print(series.index.tolist())
# 获取每对索引和值
print(list(series.items()))

2， 对Series访问可以用series[‘index‘] 索引下标，或者series[N]位置下标。

　　当需要索取的值多于一个时，用两层中括号  [[]]

from pandas import Series
emp=[‘001‘,‘002‘,‘003‘,‘004‘,‘005‘,‘006‘]
name=[‘李雷‘, ‘韩梅梅‘,‘李华‘,‘Jim‘ ,‘Lucy‘,‘Lily‘]
series = Series(data=name,index=emp)
print(series.values)
print(series.index.tolist())
print(list(series.items()))
print("{0:=^30}".format(‘下面是是用索引下标‘))
print(series[‘001‘])
print(series[‘001‘:‘003‘])
print(series[[‘001‘,‘004‘,‘006‘]],)
print("{0:=^30}".format(‘下面是是用位置下标‘))
print(series[0])
print(series[0:3])
print(series[[0,3,5]])

3, series的遍历

　　通过series.keys(), 获取series的索引数据；

　　通过series.items(),获取series的索引和值，返回元组形式；

　　直接对series遍历可以获得值。

from pandas import Series
empid=[‘001‘,‘002‘,‘003‘,‘004‘,]
name=[‘李雷‘, ‘韩梅梅‘,‘Jim‘ ,‘Lucy‘,]
series = Series(data=name,index=empid)
for value in series:
    print(value)
print("{:=^20}".format("分隔线"))
for value in series.keys():
    print(value)
print("{:=^20}".format("分隔线"))
for value in series.items():
    print(value)

==============分隔符==============

4，对于DataFrame数据表，可以通过ndim查看维度，

　　shape检查数据行列数，index获取数据行索引；

　　columns获取列索引。

　　通过索引切片获取数据行列数据，通过

　　df.head()和df.tail()获取前几行或后几行的数据。

from pandas import Series, DataFrame
df_dict = {
    ‘name‘:[‘李雷‘, ‘韩梅梅‘,‘李华‘,‘Jim‘ ,‘Lucy‘,‘Lily‘],
    ‘age‘:[‘18‘,‘20‘,‘19‘,‘22‘,‘23‘,‘24‘],
    ‘weight‘:[‘50‘,‘55‘,‘60‘,‘80‘,‘75‘,‘59‘]
}
df = DataFrame(data = df_dict, index = ["01","02","03","04","05","06",])
# 获取行数和列数
print(df.shape)
# 获取行索引
print(df.index.tolist())
# 获取列索引
print(df.columns.tolist())
# 获取数据的维度
print(df.ndim)
# 通过位置索引切片获取一行
print(df[0:1])
print("{0:=^20}".format("分隔线"))
# 通过位置索引切片获取多行
print(df[1:3])
print("{0:=^20}".format("分隔线"))
# 获取多行里面的某几列
print(df[1:3][[‘name‘,‘age‘]])
print("{0:=^20}".format("分隔线"))
# 获取DataFrame的列
print(df[‘name‘])
print("{0:=^20}".format("分隔线"))
# 如果获取多个列
print(df[[‘name‘,‘age‘]])
print("{0:=^20}".format("分隔线"))
print(df.head(2))
print("{0:=^20}".format("分隔线"))
print(df.tail(2))

4.2 通过行标签索引筛选loc[]或者位置索引筛选iloc[]来获取数据。

from pandas import Series, DataFrame
df_dict = {
    ‘name‘:[‘李雷‘, ‘韩梅梅‘,‘李华‘,‘Jim‘ ,‘Lucy‘,‘Lily‘],
    ‘age‘:[‘18‘,‘20‘,‘19‘,‘22‘,‘23‘,‘24‘],
    ‘weight‘:[‘50‘,‘55‘,‘60‘,‘80‘,‘75‘,‘59‘]
}
df = DataFrame(data = df_dict, index = ["01","02","03","04","05","06",])
# 1,获取某一行某一列的数据
print(df.loc[‘01‘,‘name‘])
print("{0:*^20}".format("分隔线"))
# 2,某一行多列的数据
print(df.loc[‘01‘,[‘name‘,‘weight‘]])
# 3,一行所有列
print("{0:*^20}".format("分隔线"))
print(df.loc[‘01‘,:])
# 4,选择间隔的多行多列
print("{0:*^20}".format("分隔线"))
print(df.loc[[‘01‘,‘03‘],[‘name‘,‘weight‘]])
# 5,选择连续的多行和间隔的多列
print("{0:*^20}".format("分隔线"))
print(df.loc[‘01‘:‘03‘,‘name‘:‘weight‘])

df.loc[] 通过标签索引获取行数据，它的语法结构是这样的：

df.loc[[行],[列]]，方括号中用逗号分隔，左侧是行、右侧是列。

千万注意：如果行或者列使用切片的时候，要把方括号去掉，

列df.loc[‘001‘:‘003‘,‘name‘:‘weight‘]。

df.iloc[] 通过位置索引获取行数据，

操作和loc[]操作是一样的，只要将标签索引改成位置索引即可。

from pandas import Series, DataFrame
df_dict = {
    ‘name‘:[‘李雷‘, ‘韩梅梅‘,‘李华‘,‘Jim‘ ,‘Lucy‘,‘Lily‘],
    ‘age‘:[‘18‘,‘20‘,‘19‘,‘22‘,‘23‘,‘24‘],
    ‘weight‘:[‘50‘,‘55‘,‘60‘,‘80‘,‘75‘,‘59‘]
}
df = DataFrame(data = df_dict, index = ["01","02","03","04","05","06",])
print(df)
print("{0:*^20}".format("分隔线"))
# 取一行
print(df.iloc[1])
print("{0:*^20}".format("分隔线"))
# 取连续多行
print(df.iloc[0:2])
# 取间断的多行
print("{0:*^20}".format("分隔线"))
print(df.iloc[[0,2],:])
# 取某一列
print("{0:*^20}".format("分隔线"))
print(df.iloc[:,1])
print("{0:*^20}".format("分隔线"))
# 某一个值
print(df.iloc[1,0])

需要注意的是，loc和iloc的切片操作在是否包含切片终点的数据有差异。

loc[‘001‘:‘003‘]的结果中包含行索引003对应的行。

iloc[0:2] 结果中不包含序号为2的数据，切片终点对应的数据不在筛选结果中。

4.3） DataFrame的遍历

iterrows(): 按行遍历，将DataFrame的每一行转化为(index, Series)对。

index为行索引值，Series为该行对应的数据。

from pandas import Series, DataFrame
df_dict = {
    ‘name‘:[‘李雷‘, ‘韩梅梅‘,‘李华‘,‘Jim‘ ,‘Lucy‘,‘Lily‘],
    ‘age‘:[‘18‘,‘20‘,‘19‘,‘22‘,‘23‘,‘24‘],
    ‘weight‘:[‘50‘,‘55‘,‘60‘,‘80‘,‘75‘,‘59‘]
}
df = DataFrame(data = df_dict, index = ["01","02","03","04","05","06",])
print(df)
print("{0:*^20}".format("分隔线"))
for index,row_data in df.iterrows():
    print(index,row_data)
    print()

 

iteritems():按列遍历，将DataFrame的每一列转化为(column, Series)对。

column为列索引的值，Series为该列对应的数据。

from pandas import Series, DataFrame
df_dict = {
    ‘name‘:[‘李雷‘, ‘韩梅梅‘,‘李华‘,‘Jim‘ ,‘Lucy‘,‘Lily‘],
    ‘age‘:[‘18‘,‘20‘,‘19‘,‘22‘,‘23‘,‘24‘],
    ‘weight‘:[‘50‘,‘55‘,‘60‘,‘80‘,‘75‘,‘59‘]
}
df = DataFrame(data = df_dict, index = ["01","02","03","04","05","06",])
print(df)
print("{0:*^20}".format("分隔线"))
for col,col_data in df.iteritems():
    print(col,col_data)
    print()