2024年大数据Python基础之DataFrame数据结构学习_dd = pd，2024年最新2024年抓住金三银四涨薪好时机

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利用嵌套字典构建DataFrame时，Pandas将字典的键作为列索引，将内部字典的键进行行索引。

d = {'name': {1: 'wang', 2: 'li', 3: 'zhang'}, 'gender': {1: 'M', 2: 'F'}, 'age':{1: 12, 2: 13, 3: 14 }}
dd = pd.DataFrame(d)
print dd

输出：
age gender name
1 12 M wang
2 13 F li
3 14 NaN zhang
3.检索DataFrame
若DataFrame数据量太大，可以用df.head()筛选出最前面的五行。选择一列：类似字典的标记，如df’name’，列名为属性，如df.name(列名是有效的Python变量名)。选择一行：可以使用属性loc返回一个Series对象。如df.loc[1]，其索引的名字即为当前行的列索引“1”，索引名为各列的名字。
4.通过列修改数据

d = {'name': {1: 'wang', 2: 'li', 3: 'zhang'}, 'gender': {1: 'M', 2: 'F'}, 'age':{1: 12, 2: 13, 3: 14 }}
dd = pd.DataFrame(d)
# 标量值
dd.age = 16
# 值数组（长度必须匹配）
dd.age = [60, 61, 30]
# Series对象
dd.age = pd.Series([32, 31, 30], index=[3, 2, 1])
print dd

输出：
age gender name
1 30 M wang
2 31 F li
3 32 NaN zhang

5.重新索引reindex()

df4 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3), index= ['a', 'b', 'c'], columns=['one', 'two', 'three'])
# 默认对行进行重新索引
df4 = df4.reindex(['a', 'c', 'b'])
# 可以同时对列和行进行索引，缺失值自动用NaN填充，如果不想用NaN，可以在reindex()参数里加入fill_value=n,用n代替缺失值
df4 = df4.reindex(index= ['a', 'c', 'b'], columns=['one', 'three', 'four'])
print df4


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