创建DataFrame
- DataFrame是一个【表格型】的数据结构。DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组成。设计初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维。DataFrame既有行索引，也有列索引。
- 创建DataFrame的方式
- 列表
- 字典
- 系列
- Numpy ndarrays
- 另一个数据帧(DataFrame)
- DataFrame的参数
- data 数据采取各种形式，如:ndarray，series，map，lists，dict，constant和另一个DataFrame。
- index 对于行标签，要用于结果帧的索引是可选缺省值np.arrange(n)，如果没有传递索引值。
- columns 对于列标签，可选的默认语法是 - np.arange(n)。 这只有在没有索引传递的情况下才是这样。
- dtype 每列的数据类型。
- copy 如果默认值为False，则此命令(或任何它)用于复制数据。
列表创建DataFrame
单个列表
data = [1,2,3,4,5] df = pd.DataFrame(data) print(df) 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5
列表套列表
# 列表套列表
data = [[‘Alex‘,10],[‘Bob‘,12],[‘Clarke‘,13]]
df = pd.DataFrame(data,columns=["name","age"],dtype=float) # dtype指定输出的数字类型,可加可不加
print(df)
name age
0 Alex 10.0
1 Bob 12.0
2 Clarke 13.0
ndarrays/Lists[多维数组]的字典来创建DataFrame
- 所有的ndarrays必须具有相同的长度。如果传递了索引(index)，则索引的长度应等于数组的长度。 - 如果没有传递索引，则默认情况下，索引将为range(n)，其中n为数组长度。
import pandas as pd
data = {‘Name‘:[‘Tom‘, ‘Jack‘, ‘Steve‘, ‘Ricky‘],‘Age‘:[28,34,29,42]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df) # 0,1,2,3 就是range(数组)得到的值
Name Age
0 Tom 28
1 Jack 34
2 Steve 29
3 Ricky 42
指定索引
import pandas as pd
data = {‘Name‘:[‘Tom‘, ‘Jack‘, ‘Steve‘, ‘Ricky‘],‘Age‘:[28,34,29,42]}
df = pd.DataFrame(data,index=[‘1‘,‘2‘,‘3‘,‘4‘]) # 指定索引
print(df)
Name Age
1 Tom 28
2 Jack 34
3 Steve 29
4 Ricky 42
字典列表创建DataFrame 【列表中套字典】
# 字典列表可作为输入数据传递以用来创建数据帧(DataFrame)，
data = [{‘a‘: 1, ‘b‘: 2},{‘a‘: 5, ‘b‘: 10, ‘c‘: 20}] # 字典键默认为列名,没有值得为NaN
df = pd.DataFrame(data,index=["first","second"]) # 自定义行索引
print(df)
a b c
first 1 2 NaN
second 5 10 20.0
使用字典，行索引和列索引列表创建DataFrame
data = [{"name":"alex","age":87,"gender":"男"},{"name":"wuchao","age":20,"gender":"男"}]
df = pd.DataFrame(data,index=[1,2],columns=["name","age","gender"]) # 自定义行索引和列索引
print(df)
name age gender
1 alex 87 男
2 wuchao 20 男
从Series的字典来创建数据帧
- 字典的系列可以传递以形成一个DataFrame。 所得到的索引是通过的所有系列索引的并集
data = {
"one":pd.Series(["1","2","3"],index=["a","b","c"],dtype=float), # 指定数字输出类型
"tow":pd.Series(["1","2","3","4"],index=["a","b","c","d"])
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
one tow
a 1.0 1
b 2.0 2
c 3.0 3
d NaN 4
numpy 创建DataFrame
pd.DataFrame(np.random.randint(60,100,size=(3,4))) # 60-100随机选择,3行4列 0 1 2 3 0 95 74 71 92 1 95 91 79 98 2 94 87 62 65
指定索引
pd.DataFrame(np.random.randint(60,100,size=(3,4)),index=["A","B","C"],columns=["a","b","c","d"]) # 60-100随机选择,3行4列 指定行索引和列索引 a b c d A 91 70 63 98 B 98 68 88 96 C 99 77 86 66
DataFrame属性
- values 取出所有值
- columns 列索引
- index 行索引
- shape 当前表是几行几列
res = pd.DataFrame(np.random.randint(60,100,size=(3,4)),index=["A","B","C"],columns=["a","b","c","d"]) res.values # 取出所有数据 res.index # 取出行索引 res.columns # 取出列索引 res.shape # 显示当前数据是几行几列
============================================
练习
根据以下考试成绩表，创建一个DataFrame，命名为df：
```
张三 李四
语文 150 0
数学 150 0
英语 150 0
理综 300 0
```
============================================
dic = {
"张三":[150,150,150,300],
"李四":[0,0,0,0]
}
df = pd.DataFrame(dic,index=["语文","数学","英语","理综"])
df
张三 李四
语文 150 0
数学 150 0
英语 150 0
理综 300 0
DataFrame 索引
列索引
(1) 对列进行索引
- 通过类似字典的方式 df[‘q‘]
- 通过属性的方式 df.q
可以将DataFrame的列获取为一个Series。返回的Series拥有原DataFrame相同的索引，且name属性也已经设置好了，就是相应的列名。
res = pd.DataFrame(np.random.randint(60,100,size=(3,4)),index=["A","B","C"],columns=["a","b","c","d"])
res
a b c d
A 95 83 92 89
B 70 96 92 67
C 65 69 85 78
# 属性方式
res.a A 95 B 70 C 65 Name: a, dtype: int32
# 字典方式 res["a"] A 95 B 70 C 65 Name: a, dtype: int32 # 修改列索引 res.columns=["aa","bb","cc","dd"] res aa bb cc dd A 76 90 91 78 B 80 81 82 85 C 93 70 63 81 # 读取前两列 res[["aa","bb"]] aa bb A 76 90 B 80 81 C 93 70
行索引
- 使用.loc[]加index来进行行索引
- 使用.iloc[]加整数来进行行索引
同样返回一个Series，index为原来的columns。
演示
res = pd.DataFrame(np.random.randint(60,100,size=(3,4)),index=["A","B","C"],columns=["a","b","c","d"])
res
a b c d
A 91 83 96 75
B 88 92 91 60
C 73 79 72 79
查询
# loc方式 res.loc["A"] a 91 b 83 c 96 d 75 Name: A, dtype: int32 # iloc方式 res.iloc[0] a 91 b 83 c 96 d 75 Name: A, dtype: int32 res.loc[["A","B"]] a b c d A 95 83 92 89 B 70 96 92 67
元素索引的方法
- 使用列索引 - 使用行索引(iloc[3,1] or loc[‘C‘,‘q‘]) 行索引在前，列索引在后
res = pd.DataFrame(np.random.randint(60,100,size=(3,4)),index=["A","B","C"],columns=["a","b","c","d"])
res
a b c d
A 95 83 92 89
B 70 96 92 67
C 65 69 85 78
res.iloc[2,3] # 无论是行还是列 索引都是从0开始的 【78在表格中的2行3列的位置】 78 res.loc[["A","C"],"c"] # 行数据取了A/C两行得数据,列取得c列的数据 A 92 C 85 Name: c, dtype: int32
DataFrame 切片
【注意】 直接用中括号时： - 索引表示的是列索引 - 切片表示的是行切片
res = pd.DataFrame(np.random.randint(60,100,size=(3,4)),index=["A","B","C"],columns=["a","b","c","d"])
res
a b c d
A 64 60 82 97
B 64 74 63 90
C 88 68 60 71
res[1:] # 切片 表示的是行切片
a b c d
B 99 72 91 72
C 83 61 71 98
res["c"] # 索引表示的是列索引
A 82
B 63
C 60
Name: c, dtype: int32
在loc和iloc中使用切片(切列) ： df.loc[‘B‘:‘C‘,‘丙‘:‘丁‘]
res.iloc[1,1:3] # 取第二行,b-c列的数据 顾头不顾尾
b 74
c 63
Name: B, dtype: int32
res.iloc[:,1:3] # 取所有行,b-c列数据
b c
A 60 82
B 74 63
C 68 60
res.loc["A":"C","b":"c"] # 取A-C行 b-c列数据
b c
A 60 82
B 74 63
C 68 60
DataFrame的运算
DataFrame之间的运算 同Series一样： - 在运算中自动对齐不同索引的数据 - 如果索引不对应，则补NaN
res = pd.DataFrame(np.random.randint(60,100,size=(3,4)),index=["A","B","C"],columns=["a","b","c","d"])
ret = pd.DataFrame(np.random.randint(60,100,size=(3,4)),index=["A","B","C"],columns=["a","b","c","f"])
res + ret
a b c d f
A 138 174 173 NaN NaN
B 142 168 180 NaN NaN
C 160 156 187 NaN NaN