2 DataFrame

  a:通过传入一个等长的列表构成DataFrame 自动加上索引

 data={'state':['ohio','ohio','ohio','Nevada','Nevada'],
'year':[,,,,],
'pop':[1.5,1.7,3.6,2.1,2.9]}
frame=DataFrame(data)

  b:指定顺序序列(之前是按照默认排序)

 DataFrame(data,columns=['year','state','pop'])

  c:传入数据的时候列不存在 那么就是NAN

  d:从DataFrame中获取一个series

 frame2.year

  e:赋值方式修改列

 frame2['debt']=16.5
frame2

  f:赋值的时候如果传入一个Series,那么可以进行精确的匹配,空位为缺省值

 var = Series([-1.2,-1.5,-1.7],index=['two','four','five'])
frame2['debt']=var
frame2

  g:为不存在列进行赋值,那么会创建一个新的列。删除用del

 #为不存在的列进行赋值 那么会创建一个新列
frame2['eastern']=frame2.state=='ohio'
frame2 #删除列
del frame2['eastern']

2 传入的是字典的字典--->外层字典键作为列,内层键作为行索引,此时内层字典的键会被合并

 #传入的是字典的字典
pop={'Nevada':{:2.4,:2.9},
'ohio':{:1.5,:1.7,:3.6}}
frame3=DataFrame(pop)

  a:进行装置 --->frame3.T

  b:如果设置了Dataframe的index和columns的name属性 这些会被显示出来

 #如果设置了Dataframe的index和columns的name属性 这些会被显示出来
frame3.index.name='year';
frame3.columns.name='state'
frame3

  c:values会以二维ndarray返回---->frame3.values

3 索引对象(续)

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