DataFrame数据框架是一种二维数据结构，即数据按行和列的表格方式排列。
DataFrame的创建
可以使用以下构造函数创建一个pandas DataFrame –
pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)
No参数说明1data数据采用各种形式，如ndarray，序列，地图，列表，字典，常量和另一个DataFrame。2index对于行标签，如果没有索引被传递，则要用于结果帧的索引是可选缺省值np.arrange（n）。3columns对于列标签，可选的默认语法是 – np.arrange（n）。这只有在没有通过索引的情况下才是正确的。4dtype每列的数据类型。5copy如果默认值为False，则使用该命令（或其它）复制数据。
DataFrame可以使用单个列表或列表列表创建。
例1
data = [1,2,3,4]
df = pd.DataFrame(data,index=[list('abcd')],columns=['data'])
print(df)
data
a 1
b 2
c 3
d 4
data = [['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]]
df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age'])
print(data)
print( df)
[['Alex', 10], ['Bob', 12], ['Clarke', 13]]
Name Age
0 Alex 10
1 Bob 12
2 Clarke 13
字典列表可以作为输入数据传递以创建DataFrame。字典键默认作为列名。
df1 = pd.DataFrame({'one':[1,2,3],'two':[4,5,6]},index=['a','b','c'])
print(df1)
one two
a 1 4
b 2 5
c 3 6
DataFrame的常用属性
No属性说明1index获取索引2T转置3columns获取列索引4values获取值数组5describe()获取快速统计
例子：
df1 = pd.DataFrame({'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),\
'two':pd.Series([4,5,6,7],index=['a','b','c','d'])},index=['a','b','c','d'])
print(df1)
print(df1.index)
Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')
print(df1.columns)
Index(['one', 'two'], dtype='object')
print(df1.values)
[[ 1. 4.]
[ 2. 5.]
[ 3. 6.]
[nan 7.]]
print(df1.T)
a b c d
one 1.0 2.0 3.0 NaN
two 4.0 5.0 6.0 7.0
print(df1.describe())
one two
count 3.0 4.000000
mean 2.0 5.500000
std 1.0 1.290994
min 1.0 4.000000
25% 1.5 4.750000
50% 2.0 5.500000
75% 2.5 6.250000
max 3.0 7.000000
索引和切片
与Series相似，建议使用loc方法选取。并且不要使用连续两个中括号。
- loc属性：将索引解释为标签
- iloc属性：将索引解释为下标
import pandas as pd
d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
df = pd.DataFrame(d)
print df ['one']
a 1.0
b 2.0
c 3.0
d NaN
Name: one, dtype: float64
- 按标签选择：可以通过将行标签传递给 loc 函数来选择行。
- 按整数位置选择：行可以通过将整数位置传递给 iloc 函数来选择。
import pandas as pd
d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
df = pd.DataFrame(d)
print df.loc['b']
one 2.0
two 2.0
Name: b, dtype: float64
df1 = pd.DataFrame({'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),\
'two':pd.Series([4,5,6,7],index=['a','b','c','d'])},index=['a','b','c','d'])
print(df1)
print(df1.loc['a','one'])
print(df1.loc['a',:])
one two
a 1.0 4
b 2.0 5
c 3.0 6
d NaN 7
1.0
one 1.0
two 4.0
Name: a, dtype: float64
数据对齐和数据缺失问题
df1 = pd.DataFrame({'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),\
'two':pd.Series([4,5,6,7],index=['a','b','c','d'])},index=['a','c','d','b'])
print(df1)
df2 = pd.DataFrame({'one':pd.Series([1,2,3,8],index=['a','b','c','d']),\
'two':pd.Series([4,5,6,7],index=['a','b','c','d'])},index=['a','c','d','b'])
print(df2)
print(df1+df2)
one two
a 1.0 4
c 3.0 6
d NaN 7
b 2.0 5
one two
a 1 4
c 3 6
d 8 7
b 2 5
one two
a 2.0 8
c 6.0 12
d NaN 14
b 4.0 10
方法描述isnull判断是否为缺失值notnull判断不是缺失值fillna填充缺失值dropna删除缺失值，含有axis 参数。默认情况下，axis = 0，即沿着行，这意味着如果行内的任何值为NA，则排除整行。
例子：
df3 = df1+df2
df3.loc['b','one'] = np.nan
df3.loc['b','two'] = np.nan
print(df3)
one two
a 2.0 8.0
c 6.0 12.0
d NaN 14.0
b NaN NaN
print(df1.fillna(0))
one two
a 2.0 8.0
c 6.0 12.0
d NaN 14.0
b NaN NaN
NaN所在的行列全部丢弃
print(df1.dropna())
print(df3.dropna(how='any'))
one two
a 2.0 8.0
c 6.0 12.0
所在列或者行全为NaN，就把该行或者列删除
print(df3.dropna(how='all'))
one two
a 2.0 8.0
c 6.0 12.0
d NaN 14.0
Original: https://blog.csdn.net/ngany/article/details/113802958
Author: ngany
Title: Python基础教程（四）Pandas–DataFrame
原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/754116/
转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！