- DataFrame表示一个长方形表格，并包含排好序的列，每一列都可以是不同的数值类型（数字，字符串，布尔值）。DataFrame有行索引和列索引（row index, column index）；可以看做是分享所有索引的由series组成的字典
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import pandas as pd
import numpy as np
一、DataFrame的基础
1.1 DataFrame的创建
data = pd.DataFrame({ 'a' : [1,2,3,4],
'b' : list('love'),
'c' : 1})
添加行索引
data = pd.DataFrame({ 'a' : [1,2,3,4],
'b' : list('love'),
'c' : 1},index = ['one','two','three','four'])
data
xuhao = ['one','two','three','four','five','six']
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=xuhao, columns=list('abcd'))
df
1.2 查看
对于一个较大的DataFrame，用head方法会返回前5行（注：这个函数在数据分析中经常使用，用来查看表格里有什么东西）
; 1.3 取值
取一列 ：
df['a']
取多列：
df[['a','c']]
df.loc['one']
df.loc[['one','four']]
df[0:1]
取任意区域：
df.loc[['one','four'],'c']
df.iloc[1:3,0:2]
df.iloc[1:3,:]
df.iloc[2,3]
1.4 增、删、改
增加一列：
data['e'] = np.arange(4)
data['f'] = 100
data
删除一列：
del data['f']
data
也可以用drop删除列：
data.drop('a',axis =1)
在DataFrame中，数据对齐同时发生在行和列上：
df1 = pd.DataFrame(np.arange(9.).reshape((3, 3)), columns=list('bcd'),
index=['one', 'two', 'three'])
df2 = pd.DataFrame(np.arange(12.).reshape((4, 3)), columns=list('bde'),
index=['three', 'four', 'five', 'six'])
df1
df2
观察：df1和df2运算
df1+df2
对齐：对应项都有时，对应项进行运算，否则结果为NaN 所有的项都会出结果
二、DataFrame数据排序与重新索引
2.1 排序
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame(np.random.rand(9,6),columns = list('cdafbe'))
data
按照index序号来排序：
data.sort_index(ascending =False)
data.sort_index(axis =1)
data.sort_values(by = 'c')
data.sort_values(by = ['c','d'])
data.sort_values(by = ['c'])
按照指定的顺序进行排序：
data.reindex(['a','e','f','b','c','d'],axis =1)
data.reindex(['a','e','f','b','c','d','d','r'],axis =1)
三、 DataFrame数据的汇总方法
data = pd.DataFrame(np.random.randn(9,6),columns = list('abcdef'))
data
data.head()
data.tail()
data.describe()
data.sum()
data.sum(1)
求均值：
data.mean()
data.idxmax()
data.a[data.a.idxmax()]
data = pd.DataFrame(np.random.randint(5,10,(5,6)),columns = list('abcdef'))
data
寻找唯一值：
data.a.unique()
元素值统计
data.a.value_counts()
data = pd.DataFrame(np.random.randn(9,6),columns = list('abcdef'))
data
data.pct_change()
data.cumsum()
data.corr()
Original: https://blog.csdn.net/weixin_43808138/article/details/123191996
Author: zz神君
Title: DataFrame——基于jupyter
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