pandas数据结构之DataFrame操作

这一次我的学习笔记就不直接用官方文档的形式来写了了，而是写成类似于“知识图谱”的形式，以供日后参考。

下面是所谓“知识图谱”,有什么用呢？

1.知道有什么操作（英文可以不看）

2.展示本篇笔记的结构

3.以后忘记某个函数某个参数时，方便查询

 

原来写的地方是，那儿的代码看起来会舒服很多： https://www.yuque.com/u86460/dgt6mu/tlywuc   

 

创建

df.Dataframe(data,index)

1.data类型是字典

字典由series构成

>>> import pandas as pd
>>> #由series构成
>>> d ={'a':pd.Series([1,2,3,4]),'b':pd.Series([4,3,2,1,0])}
>>> df =pd.DataFrame(d)
>>> df
     a  b
0  1.0  4
1  2.0  3
2  3.0  2
3  4.0  1
4  NaN  0
>>> #指定Series的index(标签)
>>> d ={'a':pd.Series([1,2,3,4],index=['a', 'b', 'c','d']),
	'b':pd.Series([4,3,2,1,0],index=['a', 'b', 'c','d','f'])}
>>> pd.DataFrame(d)
     a  b
a  1.0  4
b  2.0  3
c  3.0  2
d  4.0  1
f  NaN  0
>>> #指定Dataframe的index(列标签)
>>> pd.DataFrame(d,index =['a', 'b', 'c','d','f'])
     a  b
a  1.0  4
b  2.0  3
c  3.0  2
d  4.0  1
f  NaN  0
>>> #指定Dataframe的columns(行标签)
>>> pd.DataFrame(d,index =['a', 'b', 'c','d','f'],columns=['b','c'])
   b    c
a  4  NaN
b  3  NaN
c  2  NaN
d  1  NaN
f  0  NaN

 

字典由列表或数组构成

>>> d ={'a':[1,2,3,4],'b':[4,3,2,1]}
>>> pd.DataFrame(d,index=['a', 'b', 'c','d'])
   a  b
a  1  4
b  2  3
c  3  2
d  4  1

 

字典的键由元组构成

>>> pd.DataFrame({('a', 'b'): {('A', 'B'): 1, ('A', 'C'): 2},
		    ('a', 'a'): {('A', 'C'): 3, ('A', 'B'): 4},
		   ('a', 'c'): {('A', 'B'): 5, ('A', 'C'): 6},
		   ('b', 'a'): {('A', 'C'): 7, ('A', 'B'): 8},
		   ('b', 'b'): {('A', 'D'): 9, ('A', 'B'): 10}})

       a              b
       b    a    c    a     b
A B  1.0  4.0  5.0  8.0  10.0
  C  2.0  3.0  6.0  7.0   NaN
  D  NaN  NaN  NaN  NaN   9.0

 

2.类型是list

多个的字典构成的列表

    >>> d = [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]
>>> pd.DataFrame(d)
   a   b     c
0  1   2   NaN
1  5  10  20.0

 

多个series构成的列表

>>> d =[pd.Series([1,2,3,4],index=['a', 'b', 'c','d']),
	pd.Series([4,3,2,1,0],index=['a', 'b', 'c','d','f'])]
>>> pd.DataFrame(d)
     a    b    c    d    f
0  1.0  2.0  3.0  4.0  NaN
1  4.0  3.0  2.0  1.0  0.0
>>> pd.DataFrame(d,index =['a','b'])
     a    b    c    d    f
a  1.0  2.0  3.0  4.0  NaN
b  4.0  3.0  2.0  1.0  0.0
>>> #每一个series就是一行

 

3.类型是标记的数组

>>> import numpy as np
>>> #指定数组每一列的数据类型,相当于创建一个模板
>>> data = np.zeros((2,), dtype=[('A', 'i4'),('B', 'f4'),('C', 'a10')])
>>> #为模板赋值
>>> data[:] = [(1,2.,'Hello'), (2,3.,"World")]
>>> pd.DataFrame(data)
   A    B         C
0  1  2.0  b'Hello'
1  2  3.0  b'World'

 

pd.DataFrame.from_dict(dict)

>>> pd.DataFrame.from_dict(dict([('A', [1, 2, 3]), ('B', [4, 5, 6])]))
   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6
>>> pd.DataFrame.from_dict(dict([('A', [1, 2, 3]), ('B', [4, 5, 6])]),
			   orient='index', columns=['one', 'two', 'three'])

   one  two  three
A    1    2      3
B    4    5      6
#orient,相当于指定(字典中的键)key作为(列的标签)index

 

DataFrame.from_records

>>> pd.DataFrame.from_records(data, index='C')
          A    B
C
b'Hello'  1  2.0
b'World'  2  3.0

 

操作

上面创建部分是交互式操作，接下来就直接看代码的的注释，可以自己试着交互

 

import pandas as pd
import numpy as np

#**创建部分
#df.Dataframe(data,index)
'类型是字典'
    #由series构成
d ={'a':pd.Series([1,2,3,4]),'b':pd.Series([4,3,2,1,0])}
d ={'a':pd.Series([1,2,3,4],index=['a', 'b', 'c','d']),
	'b':pd.Series([4,3,2,1,0],index=['a', 'b', 'c','d','f'])}   #指定Series的index(标签)
pd.DataFrame(d,index =['a', 'b', 'c','d','f'])                      #指定Dataframe的index(列标签)
pd.DataFrame(d,index =pd.date_range('2000/1/1',periods=2))          #指定标签为日期
pd.DataFrame(d,index =['a', 'b', 'c','d','f'],columns=['b','c'])    #指定Dataframe的columns(行标签)
    #字典由列表或数组构成
d ={'a':[1,2,3,4],'b':[4,3,2,1]}
pd.DataFrame(d,index=['a', 'b', 'c','d'])
    #字典的键由元组构成
pd.DataFrame({('a', 'b'): {('A', 'B'): 1, ('A', 'C'): 2},
                    ('a', 'a'): {('A', 'C'): 3, ('A', 'B'): 4},
		   ('a', 'c'): {('A', 'B'): 5, ('A', 'C'): 6},
		  ('b', 'a'): {('A', 'C'): 7, ('A', 'B'): 8},
		   ('b', 'b'): {('A', 'D'): 9, ('A', 'B'): 10}})

'类型是list'
    #多个的字典构成的列表
d = [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]
    #多个series构成的列表
d =[pd.Series([1,2,3,4],index=['a', 'b', 'c','d']),
	pd.Series([4,3,2,1,0],index=['a', 'b', 'c','d','f'])]

'类型是标记的数组'
data = np.zeros((2,), dtype=[('A', 'i4'),('B', 'f4'),('C', 'a10')]) #指定数组每一列的数据类型,相当于创建一个模板
data[:] = [(1,2.,'Hello'), (2,3.,"World")]                          #为模板赋值

#pd.DataFrame.from_dict(dict)
pd.DataFrame.from_dict(dict([('A', [1, 2, 3]), ('B', [4, 5, 6])]))
pd.DataFrame.from_dict(dict([('A', [1, 2, 3]), ('B', [4, 5, 6])]),
			   orient='index', columns=['one', 'two', 'three'])
                                        #orient,相当于指定(字典中的键)key作为(列的标签)index
#DataFrame.from_records
df =pd.DataFrame.from_records(data, index='C')

#**操作部分
'选择'
    #选择列
df['A']
    #选择行
df.loc[b'Hello']
df.iloc[0]
df['d'] =df['A'] *df['B']           #生成新列
df['e'] =df['A'] >2
df['f'] =df['A'][:1]                #切片

'添加'
df.insert(1,'dd',df['B'])           #位置，column,值

'删除'
del df['A']
df.pop('B')

'变异'
df =pd.DataFrame(d)
df1 =df.assign(new =df['a'] +df['b'])
df1 =df.assign(new =lambda x:x['a'] *x['b'])

'过滤'
df1=df.query('a>1').assign(new =df['a'] +df['b'])

#**计算部分
'四则,布尔：+-*/,|&^  都是点对点形式'

'矩阵'
df.T            #转置
df.T@df
df.T.dot(df)    #积

#输出部分
df.to_string()
#pd.set_option('display.max_colwidth',30)
#pd.set_option('display.width', 40) # default is 80

 

ps:官方文档http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html#from-a-list-of-dicts