Python中的Pandas详解-4-DataFrame_python pandas dataframe-优快云博客

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本文介绍了如何在Python中创建Pandas DataFrame，包括通过字典、列表和Python字典列表的方式。讨论了DataFrame的行和列标签，以及如何处理缺失值。同时展示了如何选择数据和添加自定义行索引。

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创建 Pandas Dataframe

在这里插入图片描述

Pandas DataFrames 是具有带标签的行和列的二维数据结构，可以存储很多类型的数据。如果你熟悉 Excel 的话，可以将 Pandas DataFrames 看做类似于电子表格。在接下来的课程中，我们将开始学习如何手动地通过字典创建 Pandas DataFrame，稍后，我们将学习如何将数据文件中的数据加载到 DataFrame 中。

首先，我们将使用 Pandas Series 字典手动创建一个 DataFrame。第一步是创建 Pandas Series 字典。字典创建完毕后，我们可以将该字典传递给 pd.DataFrame() 函数。

我们将创建一个字典，其中包含 Alice 和 Bob 从在线商店中购买的商品。该 Pandas Series 将使用所买商品的价格作为数据，所买商品作为索引标签。我们来看看如何编写代码：

# We import Pandas as pd into Python
import pandas as pd

# We create a dictionary of Pandas Series 
items = {'Bob' : pd.Series(data = [245, 25, 55], index = ['bike', 'pants', 'watch']),
         'Alice' : pd.Series(data = [40, 110, 500, 45], index = ['book', 'glasses', 'bike', 'pants'])}

# We print the type of items to see that it is a dictionary
print(type(items))

class 'dict'

字典已经创建完毕，我们可以通过将其传递给 pd.DataFrame() 函数，创建 DataFrame。我们将创建一个可以表示多位用户的购物车的 DataFrame，在此例中只有两位用户，即 Alice 和 Bob。

# We create a Pandas DataFrame by passing it a dictionary of Pandas Series
shopping_carts = pd.DataFrame(items)

# We display the DataFrame
shopping_carts

在这里插入图片描述有几个事项需要注意。我们发现 DataFrame 以表格形式显示，和 Excel 电子表格很像，行和列的标签以粗体形式显示。此外注意，DataFrame 的行标签根据构建字典所用的两个 Pandas Series 的索引标签创建而成。DataFrame 的列标签来自字典的键。另一个注意事项是，列按照字母顺序排序，而不是字典中的顺序。稍后我们将发现，当我们从数据文件中向 DataFrame 加载数据时，不会发生这种情况。最后要