pandas—DataFrame创建

最新推荐文章于 2024-08-21 16:45:43 发布

迷茫小码农

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分类专栏：数据分析文章标签： numpy学习指南 pandas Series numpy dataframe

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DataFrame是pandas库中的多维数据结构，类似于Excel表格，支持不同类型的列数据。它拥有两个索引数组，分别对应行和列。DataFrame可视为Series对象的字典集合，列名作为键，Series作为值。

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DataFrame创建

通过列表创建DataFrame
通过字典创建DataFrame
通过Numpy数组创建DataFrame

DataFrame这种列表式的数据结构和Excel工作表非常类似，其设计初衷是讲Series的使用场景由一维扩展到多维. DataFrame由按一定顺序的多列数据组成，各列的数据类型可以有所不同(数值、字符串、布尔值).

Series对象的Index数组存放有每个元素的标签，而DataFrame对象有所不同，它有两个索引数组。第一个索引数组与行有关，它与Series的索引数组极为相似。每个标签与标签所在行的所有元素相关联。而第二个数组包含一系列标签，每个标签与一列数据相关联.

DataFrame还可以理解为一个由Series组成的字典，其中每一列的列名为字典的键，每一个Series作为字典的值.

列表创建

d1 = DataFrame([
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
])

d1

----------
    0   1   2
0   1   2   3
1   4   5   6
2   7   8   9

字典创建

d2 = DataFrame({
    'a': [1, 2, 3, 4],
    'b': [5, 6, 7, 8],
    'c': [9, 10, 11, 12],
    'd': [13, 14, 15, 16]
})

d2

----------
    a   b   c   d
0   1   5   9   13
1   2   6   10  14
2   3   7   11  15
3   4   8   12  16

d3 = DataFrame({
    'Smith': {'age': 10, 'sex': '男'},
    'Obama': {'age': 10, 'sex': '男'},  
    'Trump': {'age': 10, 'sex': '男'},
})

d3

----------
    Obama   Smith   Trump
age   10      10     10
sex   男      男      男