1.1 DataFrame 的构建
DataFrame 是由索引和内容组成的，索引有: 行索引和列索引；
创建方式：
pd.DataFrame(ndarray数据，index=['行索引1'，'行索引2']，colunms=['列索引1'，'列索引2'])
使用例子：
1 列表形式数据（列表内元素是数值）构建DataFrame
>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> a=pd.DataFrame(np.arange(18).reshape(3,6),index=['a','b','c'],columns=['A','B','C','D','E','F'])
>>> a
A B C D E F
a 0 1 2 3 4 5
b 6 7 8 9 10 11
c 12 13 14 15 16 17
2 列表形式数据（列表内元素是字典）构建DataFrame
>>> a=pd.DataFrame([{'a':0,'b':3,'c':6},{'a':1,'b':4,'c':7},{'a':2,'b':8,'c':5}])
>>> a
a b c
0 0 3 6
1 1 4 7
2 2 8 5
>>> a=pd.DataFrame([{'a':0,'b':3,'c':6},{'a':1,'b':4,'c':7},{'a':2,'b':8}])
>>> a
a b c
0 0 3 6.0
1 1 4 7.0
2 2 8 NaN
>>> a=pd.DataFrame([{'a':0,'b':3,'c':6},{'a':1,'b':4,'c':7},{'a':2,'b':8, 'd':4}])
>>> a
a b c d
0 0 3 6.0 NaN
1 1 4 7.0 NaN
2 2 8 NaN 4.0
3 字典类型数据构建DataFrame
>>> b=pd.DataFrame({'a':[0,1,2],'b':[3,4,8],'c':[6,7,5]})
>>> b
a b c
0 0 3 6
1 1 4 7
2 2 8 5
1.2 DataFrame 属性
1 shape 属性：查看形状；
2 dtypes 属性： DataFrame的列数据类型
3 df[df.index==某行索引值]：对某行内容进行索引
4 df.columns：列索引
5 df.head()：仅显示前面几行数据（默认是前五行）
6 df.tail()：仅显示最后几行数据（默认是后五行）
7 df.values：仅返回数据框中的值，轴标签将被删除
8 查看某行某列数据
df.loc[]函数和df.iloc[]函数
例子：
>>> a=pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(3,5),index=['a','b','c'],columns=['aa','bb','cc','dd','ee'])
>>> a.loc['a':'b','aa':'dd']
aa bb cc dd
a 0 1 2 3
b 5 6 7 8
>>> a.iloc[0:1,0:3]
aa bb cc
a 0 1 2
1.3 iterrows()
iterrows() 是在DataFrame中的行进行迭代的一个生成器，返回每行的索引及一个包含行本身的对象；
在需要遍历行数据的时候，就可以使用 iterrows()方法实现了；
>>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 4), columns=list('ABCD'))
>>> df
A B C D
0 -0.859642 -1.785623 1.193805 -0.033643
1 2.065668 -0.134116 0.538970 -0.638147
2 0.632350 -0.380048 2.446963 0.129857
>>> for index, row in df.iterrows():
... print(index)
... print(row)
...
0
A -0.859642
B -1.785623
C 1.193805
D -0.033643
Name: 0, dtype: float64
1
A 2.065668
B -0.134116
C 0.538970
D -0.638147
Name: 1, dtype: float64
2
A 0.632350
B -0.380048
C 2.446963
D 0.129857
Name: 2, dtype: float64
Original: https://blog.csdn.net/qq_40671063/article/details/127649165
Author: 无脑敲代码，bug漫天飞
Title: pandas 涉及内容的用法
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