一文搞懂Python DataFrame创建取值

最新推荐文章于 2025-04-28 21:33:18 发布

snow__wei

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分类专栏： Python 文章标签： python

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2.4 用numpy中的array生成→DataFrame

2.5 将Excel/csv文件转换为Pandas DataFrame

3、DataFrame取值：

4、区别.loc[[i]]与iloc[[i]]：

1、DataFrame和Series

1.1 什么是DataFrame？

DataFrame：一个表格型的数据结构，包含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型等)，DataFrame即有行索引也有列索引，可以被看做是由Series组成的字典。

1.2 什么是Series？

Series 是一个一维数组对象，类似于 NumPy 的一维 array。它除了包含一组数据还包含一组索引，所以可以把它理解为一组带索引的数组。

2、DataFrame的创建

2.1 创建空的Dataframe

df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'], index=[0,1,2])

columns参数用来定义列名，index参数用来定义行号。上面的代码创建了一个3行3列的二维数据表，结果看起来是这样：

嗯，所有数据项都是NaN。

2.2 字典类型→DataFrame

方法1：直接使用pd.DataFrame(data=test_dict)，具体如下：

import pandas as pd

# 用传入等长列表组成的字典来创建(用DataFrame自带索引) 自带列名
test_dict = {
             'id':[1,2,3,4,5,6],
             'name':['Alice','Bob',
             'Cindy','Eric','Helen','Grace '],
             'math':[90,89,99,78,97,93],
             'english':[89,94,80,94,94,90]
             }
test_dict_df = pd.DataFrame(test_dict)

# 传入嵌套字典（字典的值也是字典）创建DataFrame (使用字典内嵌索引) 自带列名
nest_dict = {
             'shanghai': {2015: 100, 2016: 101}, 
             'beijing': {2015: 102, 2016: 103}}

test_dict_df2 = pd.DataFrame(nest_dict)

就得到了一个DataFrame，如下

方法2：使用from_dict方法：

test_dict_df = pd.DataFrame.from_dict(test_dict)

2.3 列表类型→DataFrame

import pandas as pd

test_list = [[1,2,3],['a','b','c']]
test_list_df = pd.DataFrame(test_list)

其结果如下：

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