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DataFrame是一个二维数据结构#xff0c;即数据以行和列的方式以表格形式对齐。 DataFrame特点#xff1a;
存在不同类型的列大小可变带有标签的轴可对列和行进行算数运算
构造函数
pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)参数解释#xff1a;
序号…定义
DataFrame是一个二维数据结构即数据以行和列的方式以表格形式对齐。 DataFrame特点
存在不同类型的列大小可变带有标签的轴可对列和行进行算数运算
构造函数
pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)参数解释
序号参数和描述1数据data 数据可以是各种形式如ndarray、series、map、lists、dict、constants和另一个DataFrame。2索引index 用于行标签的索引如果没有传递索引则默认为np.arange(n)。3列标签columns 用于列标签的可选默认语法是np.arange(n)仅当没有传递索引时才成立。4数据类型dtype 每列的数据类型。5复制copy 如果默认值为False则用于复制数据的命令或其他命令。
创建DataFrame
创建空的DataFrame
#import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
df pd.DataFrame()
print df从list创建 data [1,3,2,12]
df pd.DataFrame(data)
print(df)data [[aa, 18], [bb, 21], [cc, 22.]]
df pd.DataFrame(data,columns[Name, Age])
print(df)从字典的 ndarrays/List创建
data {Name:[aa, bb, cc], Age: [18, 21., 22]}
df pd.DataFrame(data)
print(df)data {Name:[aa, bb, cc], Age: [18, 21., 22]}
df pd.DataFrame(data, index[rank1, rank2, rank3])
print(df)从字典列表创建
data [{aa:18,bb:21.}, {aa:11, bb:81, cc:71}]
df pd.DataFrame(data)
print(df)data [{aa:18,bb:21.}, {aa:11, bb:81, cc:71}]
df pd.DataFrame(data, index[first, second])
print(df)data [{aa:18,bb:21.}, {aa:11, bb:81, cc:71}]
# With 2 columns indices, values same as dictionary keys
df pd.DataFrame(data, index[first, second], columns[aa, bb])
print(df)# With 2 columns indices, columns values with different dictionary keys
df1 pd.DataFrame(data, index[first, second], columns[aa, bb1])
print(df1) 从Series dict创建
data {one:pd.Series([1,9,12,8],index[a,b,c,e]),two: pd.Series([8,12,1,2], index[a,b,c,d])
}
df pd.DataFrame(data)
print(df)获取对应位置的值
data {one:pd.Series([1,9,12,8],index[a,b,c,e]),two: pd.Series([8,12,1,2], index[a,b,c,d])
}
df pd.DataFrame(data)
print(df[one])添加列
# Adding a new column to an existing DataFrame object with column label by passing new series
print(Adding new DataFrame column by Passing a Series:)
df[three] pd.Series([10,29,81], index[a, b,c])
print(df)列相加
df[four]df[one] df[three]
print(df)删除列
del(df[four])
print(df)行的增删改查
查找
data {one:pd.Series([1,9,12,8],index[a,b,c,e]),two: pd.Series([8,12,1,2], index[a,b,c,d])
}
df pd.DataFrame(data)
row df.loc[b]
print(row)# index location from 0
row df.iloc[3]
print(row)# include start, exclude end
n_df df[1:3]
print(n_df)添加行
df pd.DataFrame([[1,8]], columns[a,b])
df1 pd.DataFrame([[2,9]], columns[a, b])
df df.append(df1)print(df)删除行
··· df pd.DataFrame([[1,8]], columns[‘a’,‘b’]) df1 pd.DataFrame([[2,9]], columns[‘a’, ‘b’]) df df.append(df1)
df df.drop(0) print(df) ···
