DataFrame:一个表格型的数据结构,包含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型等),DataFrame即有行索引也有列索引,可以被看做是由Series组成的字典。DataFrame可以设置列名columns与行名index。
一、如何创建一个DataFrame
1.1 使用numpy函数创建
可以直接通过pandas的DataFrame函数进行创建。
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19import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 3), index=list('abc'), columns=list('ABC')) print(df1) # A B C # a -0.612978 0.237191 0.312969 # b -1.281485 1.135944 0.162456 # c 2.232905 0.200209 0.028671
其中:第一个参数是存放在DataFrame里的数据,第二个参数index是行名,第三个参数columns是列名。
1.2 直接创建
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24import pandas as pd import numpy as np df4 = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5]], index=list('abc'), columns=list('ABC')) print(df4) # A B C # a 1 2 3 # b 2 3 4 # c 3 4 5
1.3 使用字典创建
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29import pandas as pd import numpy as np dic1 = { 'name': [ '张三', '李四', '王二麻子', '小淘气'], 'age': [ 37, 30, 50, 16], 'gender': [ '男', '男', '男', '女']} df5 = pd.DataFrame(dic1) print(df5) # age gender name # 0 37 男 张三 # 1 30 男 李四 # 2 50 男 王二麻子 # 3 16 女 小淘气
二、基本功能列表
序号 | 语法 | 功能 |
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1 | DataFrame() | 创建一个DataFrame对象 |
2 | df.values | 返回ndarray类型的对象 |
3 | df.index | 获取行索引 |
4 | df.columns | 获取列索引 |
5 | df.axes | 获取行及列索引 |
6 | df.T | 行与列对调 |
7 | df. info() | 打印DataFrame对象的信息 |
8 | df.head(i) | 显示前 i 行数据 |
9 | df.tail(i) | 显示后 i 行数据 |
10 | df.describe() | 查看数据按列的统计信息 |
三、功能应用示例 | ||
pd.DataFrame()函数解析 |
四、参考资料
pd.DataFrame()函数解析
dataframe中常用的方法
Pandas DataFrame的基本属性详解
最后
以上就是美好诺言最近收集整理的关于python (模块)Pandas DataFrame的全部内容,更多相关python内容请搜索靠谱客的其他文章。
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