pandas.DataFrame学习系列1——定义及属性

定义：

DataFrame是二维的、大小可变的、成分混合的、具有标签化坐标轴（行和列）的表数据结构。基于行和列标签进行计算。可以被看作是为序列对象（Series）提供的类似字典的一个容器，是pandas中主要的数据结构。

形式：

class pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False)

参数含义：

data : numpy ndarray（多维数组）（结构化或同质化的）, dict（字典）, or DataFrame（数据表）如果是字典类型，该字典可以包含序列，数组，常量或类列表型对象

index : Index or array-like 索引或数组类型，如果输入数据中没有索引信息以及没有提供索引时默认赋值为arange(n)即从0开始的等差数组
columns : Index or array-like 索引或数组类型，没有提供列标签时默认赋值为0开始的等差数组
dtype : dtype, default None 数据类型，默认为空。只允许有一种数据类型，如果为空，自动推断类型
copy : boolean, default False 布尔类型，默认为False。从输入值中拷贝数据，只对输入为DataFrame或者二维数组时有影响

其他构建DataFrame类型的方法：

classmethod DataFrame.from_records(data, index=None, exclude=None, columns=None, coerce_float=False, nrows=None)[source]

classmethod DataFrame.from_dict(data, orient='columns', dtype=None)

pandas.read_csv, pandas.read_table, pandas.read_clipboard,pandas.read_excel等

 举例：

从字典构建DataFrame
>>> d = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]}
>>> df = pd.DataFrame(data=d)
>>> df
   col1  col2
0     1     3
1     2     4

推断类型为int64
>>> df.dtypes
col1    int64
col2    int64
dtype: object

强制设置为单一类型
>>> df = pd.DataFrame(data=d, dtype=np.int8)
>>> df.dtypes
col1    int8
col2    int8
dtype: object

从numpy多维数组类型构建DataFrame
>>> df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(low=0, high=10, size=(5, 5)),
...                    columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
>>> df2
    a   b   c   d   e
0   2   8   8   3   4
1   4   2   9   0   9
2   1   0   7   8   0
3   5   1   7   1   3
4   6   0   2   4   2

属性：

获取和创建DataFrame

 import pandas as pd
 import numpy as np

 df=pd.read_excel('南京银行.xlsx',index_col='Date')
 df1=df[:5]

 In [38]:df1.head()
 Out[38]:
          Open  High   Low  Close  Turnover    Volume
 Date
 2017-09-15  8.06  8.08  8.03   8.04    195.43  24272800
 2017-09-18  8.05  8.13  8.03   8.06    200.76  24867600
 2017-09-19  8.03  8.06  7.94   8.00    433.76  54253100
 2017-09-20  7.97  8.06  7.95   8.03    319.94  39909700
 2017-09-21  8.02  8.10  7.99   8.04    241.94  30056600

--转置，转置以后DataFrame的index属性值为None

 In [39]:  df1.T
 Out[39]:
 Date       2017-09-15   2017-09-18   2017-09-19   2017-09-20   2017-09-21
 Open             8.06         8.05         8.03         7.97         8.02
 High             8.08         8.13         8.06         8.06         8.10
 Low              8.03         8.03         7.94         7.95         7.99
 Close            8.04         8.06         8.00         8.03         8.04
 Turnover       195.43       200.76       433.76       319.94       241.94
 Volume    24272800.00  24867600.00  54253100.00  39909700.00  30056600.00

--基于标签快速访问

In [35]:  date=pd.to_datetime('2017-09-15')
In [36]:  date
Out[36]: Timestamp('2017-09-15 00:00:00')
In [37]:  df1.at[date,'Open']
Out[37]: 8.0600000000000005

--获取行轴和列轴标签名

 In [44]: df1.axes
 Out[44]:
 [DatetimeIndex(['2017-09-15', '2017-09-18', '2017-09-19', '2017-09-20',
                 '2017-09-21'], dtype='datetime64[ns]', name='Date', freq=None),
  Index(['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Turnover', 'Volume'], dtype='object')]

--内置属性

 In[45]: df1.blocks
 Out[45]:
 {'float64':     Open  High   Low  Close  Turnover
  Date
  2017-09-15  8.06  8.08  8.03   8.04    195.43
  2017-09-18  8.05  8.13  8.03   8.06    200.76
  2017-09-19  8.03  8.06  7.94   8.00    433.76
  2017-09-20  7.97  8.06  7.95   8.03    319.94
  2017-09-21  8.02  8.10  7.99   8.04    241.94,
  'int64':               Volume
  Date
  2017-09-15  24272800
  2017-09-18  24867600
  2017-09-19  54253100
  2017-09-20  39909700
  2017-09-21  30056600}

--各列数据类型

 In[46]:  df1.dtypes
 Out[46]:
 Open        float64
 High        float64
 Low         float64
 Close       float64
 Turnover    float64
 Volume        int64
 dtype: object

--判断DataFrame是否完全为空

 In [47]: df1.empty
 Out[47]: False

--返回稀疏或密集的标示及数据类型

 In[48]:  df1.ftypes
 Out[48]:
 Open        float64:dense
 High        float64:dense
 Low         float64:dense
 Close       float64:dense
 Turnover    float64:dense
 Volume        int64:dense
 dtype: object

--快速整数标量定位（到具体元素，相当于给出坐标）

 In[49]:  df1.iat[0,1] #第1行，第2列
 Out[49]: 8.0800000000000001

 In[50]:  df1.iat[1,0] #第2行，第1列
 Out[50]: 8.0500000000000007

--用于位置选择的基于整数定位的索引（切片）

 In []:  df1.iloc[:]
 Out[]:
             Open  High   Low  Close  Turnover    Volume
 Date
 --  8.06  8.08  8.03   8.04    195.43  

 In []:  df1.iloc[:,:]
 Out[]:
              Low  Close  Turnover    Volume
 Date
 --  8.03   8.04    195.43  

--混合方式定位（基于整数位置或标签名以及它们的组合，可以只用行标签，但是不能只用列标签）

 In []:  df1.ix[,'Open']
 Out[]: 8.0500000000000007

 In []:  df1.ix[]
 Out[]:
 Open               8.05
 High               8.13
 Low                8.03
 Close              8.06
 Turnover         200.76
 Volume      24867600.00
 Name: -- ::, dtype: float64

--选择位置的基于标签名的索引

 In[7]:  df1.loc[date,'Low']
 Out[7]: 8.0299999999999994

 In [8]: df1.loc[df1.index[0],'Low']
 Out[8]: 8.0299999999999994

--坐标轴个数

 In [10]: df1.ndim
 Out[10]: 2

--DataFrame的形状（行列数）

 In [11]:  df1.shape
 Out[11]: (5, 6)

--DataFrame的大小（元素个数）

 In [12]:  df1.size
 Out[12]: 30

--返回DataFrame样式对象

 In [13]:  df1.style
 Out[13]: <pandas.io.formats.style.Styler at 0x1c410cf8eb8>

--返回DataFrame里的数值（二维数组）

 In [14]: df1.values
 Out[14]:
 array([[  8.06000000e+00,   8.08000000e+00,   8.03000000e+00,
           8.04000000e+00,   1.95430000e+02,   2.42728000e+07],
        [  8.05000000e+00,   8.13000000e+00,   8.03000000e+00,
           8.06000000e+00,   2.00760000e+02,   2.48676000e+07],
        [  8.03000000e+00,   8.06000000e+00,   7.94000000e+00,
           8.00000000e+00,   4.33760000e+02,   5.42531000e+07],
        [  7.97000000e+00,   8.06000000e+00,   7.95000000e+00,
           8.03000000e+00,   3.19940000e+02,   3.99097000e+07],
        [  8.02000000e+00,   8.10000000e+00,   7.99000000e+00,
           8.04000000e+00,   2.41940000e+02,   3.00566000e+07]])

以上为DataFrame的主要属性，后面继续介绍DataFrame的方法。