python数据分析之pandas库的DataFrame应用一

DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值，字符串，布尔型）。DateFrame既有行索引也有列索引，可以被看作为由Series组成的字典。

构建DataFrame：

1.1、直接传入一个由等长列表或numpy数组组成的字典

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Created on 2016-8-10
@author: xuzhengzhu
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from pandas import *

data={'state':['ohio','ohio','ohio','nevada','nevada'],'year':[2000,2001,2002,2001,2002],'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]}
frame=DataFrame(data)
print frame
print "--------------------------"
#可指定序列，DataFrame的列会按照指定的顺序进行排列

frame1=DataFrame(data,columns=['year','state','pop'])
print frame1
print "--------------------------"
#如果传入的数据找不到，就会NA值

frame2=DataFrame(data,columns=['year','state','pop','debt'],index=['one','two','three','four','five'])
print frame2
print "--------------------------"

1.1 传入数组组成的字典给DataFrame

 1.2 对属性进行操作

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Created on 2016-8-10
@author: xuzhengzhu
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from pandas import *

data={'state':['ohio','ohio','ohio','nevada','nevada'],'year':[2000,2001,2002,2001,2002],'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]}

frame2=DataFrame(data,columns=['year','state','pop','debt'],index=['one','two','three','four','five'])
print frame2
print "--------------------------"

print frame2.year
print "--------------------------"
print frame2['year']
print "--------------------------"
print frame2.ix['two']
print "--------------------------"

1.2通过属性操作数据

#通过类似字典标记的方式或属性的方式，可，以将DataFrame的列获取为一个Series，返回的Series与原来有相同的索引，且name属性已指定

#行也可以通过位置或名称的方式进行获取比如索引字段ix

1.3 对DataFrame列进行操作

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Created on 2016-8-10
@author: xuzhengzhu
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from pandas import *

data={'state':['ohio','ohio','ohio','nevada','nevada'],'year':[2000,2001,2002,2001,2002],'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]}

frame2=DataFrame(data,columns=['year','state','pop','debt'],index=['one','two','three','four','five'])
print frame2
print "--------------------------"

#列可以通过赋值的方式进行修改
frame2['debt']=16.5
print frame2

#为不存在的列赋值会创建出一个新列
print "--------------------------"
frame2['eastern']=frame2.state=='ohio'

print frame2
print "--------------------------"

#关键词del用于删除列
del frame2['eastern']
print frame2

1.3对DataFrame列进行操作

1.4 另一种常见的数据形式是嵌套字典，传入时会将外层字典作为列，内层的的键则作为行索引  (行列交换)

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Created on 2016-8-10
@author: xuzhengzhu
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Created on 2016-8-10

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from pandas import  *

pop={'nevada':{2001:2.4,2002:2.9},'ohio':{2000:1.5,2001:1.7,2002:3.6}}

frame3=DataFrame(pop)

print frame3

print frame3.T