pandas数据结构之Dataframe

Dataframe

DataFrame是一个【表格型】的数据结构，可以看做是【由Series组成的字典】（多个series共用同一个索引）。DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组成。设计初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维。DataFrame既有行索引，也有列索引。

• 行索引：index
• 列索引：columns
• 值：values（numpy的二维数组）

dataframe的创建

最常用的方法是传递一个字典或者二维数组的方法创建

DataFrame(data=data,index=['张三','李四','王五'],columns=list('语数外'))

另外通过导入csv文件得到的也是DataFrame

import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('../backup/data/president_heights.csv') # 路径名

DataFrame属性：values、columns、index、shape

values:表格中的数据(二维数组)

columns:列索引

index:行索引

shape:形状

Dataframe的索引

(1) 对列进行索引

- 通过类似字典的方式
- 通过属性的方式

按照列名进行索引，获取到一个Series

d = np.random.randint(0,100,size=(3,4))
d
i = ['临风','班长','孙武空']  # 行索引
c = ['chinese','math','english','python']  # 列索引
df = DataFrame(d,i,c)

df['math']
临风     87
班长     55
孙武空    28
Name: math, dtype: int32

type(df['math'])
pandas.core.series.Series

df.math
临风     87
班长     55
孙武空    28
Name: math, dtype: int32

(2) 对行进行索引

- 使用.loc[]加index来进行行索引,显式索引
- 使用.iloc[]加整数来进行行索引,隐式索引

同样返回一个Series，index为原来的columns。

# df.loc['临风']  # 显式索引
df.iloc[0]  # 隐式所引进

chinese    27
math       87
english    70
python     93
Name: 临风, dtype: int32

总结
对 列 进行索引 df['列名'] df.列名 得到的是Series
对 行 进行索引 df.loc['行名'] df.iloc[行序号] 得到的是Series

(3) 对元素索引的方法

- 使用列索引
- 使用行索引
- 使用values属性（二维numpy数组）

# 对具体元素进行定位
df.python.loc['班长']  # 先按列找 找到的是Series 在对Series进行索引
df.loc['班长'].iloc[-1]

# df的loc或者iloc提供了更加优雅的方式
df.loc['班长','python']
df.iloc[1,-1]

df.values  # 如果DataFrame的索引记不清 可以直接通过values然后去定位值
array([[27, 87, 70, 93],
       [21, 55, 31, 36],
       [38, 28, 24, 37]])
df.values[1,-1]

【注意】 直接使用中括号时：

• 索引表示的是列索引
• 切片表示的是行切片

df['临风':'孙武空']
df['临风':'班长'] # 直接使用中括号 不能对列进行切片 而是对行进行切片（因为对行进行切片的需求比较常见）

# 如果非要对列 进行切片 可以使用loc或者iloc
df.loc[:,'math':'python']

Dataframe的运算

(0) df和数值

df +5

相当于给表中的所有的数据都+5

# 对某一行样本进行修改
df.loc['临风']+=100

（1） DataFrame之间的运算

同Series一样：

• 在运算中自动对齐不同索引的数据
• 如果索引不对应，则补NaN

# 创建DataFrame df1 不同人员的各科目成绩，月考一
d = np.random.randint(0,100,size=(4,3))
d
i = ['jack','rose','tom','jerry']  # 行索引
c = ['math','english','python']  # 列索引
df1 = DataFrame(d,i,c)
df1

# 创建DataFrame df2 不同人员的各科目成绩，月考二 有新学生转入
d = np.random.randint(0,100,size=(5,3))
d
i = ['jack','rose','tom','jerry','bob']  # 行索引
c = ['math','english','python']  # 列索引
df2 = DataFrame(d,i,c)
df2

display(df1,df2) 可以让数据同时显示

df1+df2

那么有没有办法不显示NaN呢,肯定是有的

其实对象使用 + 相加其实是执行了类中的add方法

所以

df1.add(df2,fill_value=0) # 设置上这个参数就可以给没有的数据设定一个默认值=

结果展示:

下面是Python 操作符与pandas操作函数的对应表：

（2） Series与DataFrame之间的运算

【重要】

• 使用Python操作符：以行为单位操作，对所有行都有效。（类似于numpy中二维数组与一维数组的运算，但可能出现NaN）

• 使用pandas操作函数：

    axis=0：以列为单位操作（参数必须是列），对所有列都有效。
    axis=1：以行为单位操作（参数必须是行），对所有行都有效。

例子:

df = DataFrame(data=np.random.randint(0,10,size=(5,5)),index=list('abcde'),columns=list(''))
df

s1 = Series(data=np.random.randint(0,10,size=5),index=list(''))
s1

0    1
1    3
2    1
3    1
4    9
dtype: int32

df+s1  # 表格和序列 相加 默认 每一行都要和序列相加 对应项相加

s2 = Series(data=np.random.randint(0,10,size=5),index=list('abcde'))
s2

df+s2 # 输出的结果全部都是NaN

# axis='columns' 默认是columns 每一行和Series相加 让列名和Series中的索引去对应
df.add(s2,axis='index')