Pandas库中的DataFrame

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Pandas库中的DataFrame相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1 简介

DataFrame是Python中Pandas库中的一种数据结构,它类似excel,是一种二维表

或许说它可能有点像matlab的矩阵,但是matlab的矩阵只能放数值型值(当然matlab也可以用cell存放多类型数据),DataFrame的单元格可以存放数值、字符串等,这和excel表很像。

同时DataFrame可以设置列名columns与行名index,可以通过像matlab一样通过位置获取数据也可以通过列名和行名定位,具体方法在后面细说。

2 创建DataFrame

首先声明一下,以下都是使用的Python 3.6.5版本为例,Python2应该也差不多吧(大概

在所有操作之前当然要先import必要的pandas库,因为pandas常与numpy一起配合使用,所以也一起import吧。

import pandas as pd 
import numpy as np

 

如果还没安装直接在cmd里pip安装吧,如果有版本选择问题,参看之前的帖子。

pip install pandas pip install numpy

 

2.1 直接创建

可以直接使用pandas的DataFrame函数创建,比如接下来我们随机创建一个4*4的DataFrame。

 

df1=pd.DataFrame(np.random.randn(4,4),index=list(ABCD),columns=list(ABCD))

 

 

其中第一个参数是存放在DataFrame里的数据,第二个参数index就是之前说的行名(或者应该叫索引?),第三个参数columns是之前说的列名。

后两个参数可以使用list输入,但是注意,这个list的长度要和DataFrame的大小匹配,不然会报错。当然,这两个参数是可选的,你可以选择不设置。

而且发现,这两个list是可以一样的,但是每行每列的名字在index或columns里要是唯一的。

 

 

 

当然,如果你的数据量贼小,也可以自己输入创建,类似这样。

df2=pd.DataFrame([[1,2,3,4],[2,3,4,5],[3,4,5,6],[4,5,6,7]],index=list(ABCD),columns=list(ABCD))

 

 

2.2 使用字典创建

仍然是使用DataFrame这个函数,但是字典的每个key的value代表一列,而key是这一列的列名。比如这样。

dic1={name:[小明,小红,狗蛋,铁柱],age:[17,20,5,40],gender:[,,,]} df3=pd.DataFrame(dic1)

 

 

3 查看与筛选数据

python没有matlab的工作区直接查看变量与内容,这大概是python科学计算的一个缺点。所以需要格外的代码来查看,最基本的直接写变量名与print就不说了。

3.1 查看列的数据类型

使用dtypes方法可以查看各列的数据类型,比如说刚刚的df3。

df3.dtypes

 

 

3.2 查看DataFrame的头尾

使用head可以查看前几行的数据,默认的是前5行,不过也可以自己设置。

使用tail可以查看后几行的数据,默认也是5行,参数可以自己设置。

比如随意设置一个6*6的数据,只看前5行。

df4=pd.DataFrame(np.random.randn(6,6)) df4.head()

 

 

比如只看前3行。

 df4.head(3)

 


 

比如看后5行。

 df4.tail(5)

 

比如只看后2行。

 df4.tail(2)

 

 

3.3 查看行名与列名

使用index查看行名,columns查看列名。具体由例子感受吧。

查看行名。

df1.index

 

查看列名。

df3.columns

 

以上是关于Pandas库中的DataFrame的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

pd.DataFrame()函数解析(最清晰的解释)

Python:用于元组的 Pandas DataFrame

小丸子踏入python之路:python_day06(Pandas库中另外一个结构Series)

ruby 我感兴趣的库中的代码片段

Python 如何将该列表转换成excel表格?

pandas.DataFrame 中的 NaN 未打印到 Excel