Pandas数据帧（DataFrame）

数据帧(DataFrame)是二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列。

数据帧(DataFrame)的功能特点：

潜在的列是不同的类型
大小可变
标记轴(行和列)
可以对行和列执行算术运算

结构体

假设要创建一个包含学生数据的数据帧。参考以下图示 -

可以将上图表视为SQL表或电子表格数据表示。

pandas.DataFrame

pandas中的DataFrame可以使用以下构造函数创建 -

pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)

Python

构造函数的参数如下 -

编号	参数	描述
1	`data`	数据采取各种形式，如:`ndarray`，`series`，`map`，`lists`，`dict`，`constant`和另一个`DataFrame`。
2	`index`	对于行标签，要用于结果帧的索引是可选缺省值`np.arrange(n)`，如果没有传递索引值。
3	`columns`	对于列标签，可选的默认语法是 - `np.arange(n)`。这只有在没有索引传递的情况下才是这样。
4	`dtype`	每列的数据类型。
5	`copy`	如果默认值为`False`，则此命令(或任何它)用于复制数据。

创建DataFrame

Pandas数据帧(DataFrame)可以使用各种输入创建，如 -

列表
字典
系列
Numpy ndarrays
另一个数据帧(DataFrame)

在本章的后续章节中，我们将看到如何使用这些输入创建数据帧(DataFrame)。

创建一个空的DataFrame

创建基本数据帧是空数据帧。
示例

#import the pandas library and aliasing as pd

import pandas as pd

df = pd.DataFrame()

print df

Python

执行上面示例代码，得到以下结果 -

Empty DataFrame

Columns: []

Index: []

Shell

从列表创建DataFrame

可以使用单个列表或列表列表创建数据帧(DataFrame)。

实例-1

import pandas as pd

data = [1,2,3,4,5]

df = pd.DataFrame(data)

print df

Python

执行上面示例代码，得到以下结果 -

Shell

实例-2

import pandas as pd

data = [['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]]

df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age'])

print df

Python

执行上面示例代码，得到以下结果 -

      Name      Age

0     Alex      10

1     Bob       12

2     Clarke    13

Shell

实例-3

import pandas as pd

data = [['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]]

df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age'],dtype=float)

print df

Python

执行上面示例代码，得到以下结果 -

      Name     Age

0     Alex     10.0

1     Bob      12.0

2     Clarke   13.0

Shell

注意 - 可以观察到，dtype参数将Age列的类型更改为浮点。

从ndarrays/Lists的字典来创建DataFrame

所有的ndarrays必须具有相同的长度。如果传递了索引(index)，则索引的长度应等于数组的长度。

如果没有传递索引，则默认情况下，索引将为range(n)，其中n为数组长度。

实例-1

import pandas as pd

data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],'Age':[28,34,29,42]}

df = pd.DataFrame(data)

print df

Python

执行上面示例代码，得到以下结果 -

      Age      Name

0     28        Tom

1     34       Jack

2     29      Steve

3     42      Ricky

Shell

注 - 观察值0,1,2,3。它们是分配给每个使用函数range(n)的默认索引。

示例-2

使用数组创建一个索引的数据帧(DataFrame)。

import pandas as pd

data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],'Age':[28,34,29,42]}

df = pd.DataFrame(data, index=['rank1','rank2','rank3','rank4'])

print df

Python

执行上面示例代码，得到以下结果 -

         Age    Name

rank1    28      Tom

rank2    34     Jack

rank3    29    Steve

rank4    42    Ricky

Shell

注意 - index参数为每行分配一个索引。

从列表创建数据帧DataFrame

字典列表可作为输入数据传递以用来创建数据帧(DataFrame)，字典键默认为列名。

实例-1

以下示例显示如何通过传递字典列表来创建数据帧(DataFrame)。

import pandas as pd

data = [{'a': 1, 'b': 2},{'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]

df = pd.DataFrame(data)

print df

Python

执行上面示例代码，得到以下结果 -

    a    b      c

0   1   2     NaN

1   5   10   20.0

Shell

注意 - 观察到，NaN(不是数字)被附加在缺失的区域。

示例-2

以下示例显示如何通过传递字典列表和行索引来创建数据帧(DataFrame)。

import pandas as pd

data = [{'a': 1, 'b': 2},{'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]

df = pd.DataFrame(data, index=['first', 'second'])

print df

Python

执行上面示例代码，得到以下结果 -

        a   b       c

first   1   2     NaN

second  5   10   20.0

Shell

实例-3

以下示例显示如何使用字典，行索引和列索引列表创建数据帧(DataFrame)。

import pandas as pd

data = [{'a': 1, 'b': 2},{'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]

#With two column indices, values same as dictionary keys

df1 = pd.DataFrame(data, index=['first', 'second'], columns=['a', 'b'])

#With two column indices with one index with other name

df2 = pd.DataFrame(data, index=['first', 'second'], columns=['a', 'b1'])

print df1

print df2

Python

执行上面示例代码，得到以下结果 -

#df1 output

         a  b

first    1  2

second   5  10

#df2 output

         a  b1

first    1  NaN

second   5  NaN

Shell

注意 - 观察，df2使用字典键以外的列索引创建DataFrame; 因此，附加了NaN到位置上。而df1是使用列索引创建的，与字典键相同，所以也附加了NaN。

从系列的字典来创建DataFrame

字典的系列可以传递以形成一个DataFrame。所得到的索引是通过的所有系列索引的并集。

示例

import pandas as pd

d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),

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

df = pd.DataFrame(d)

print df

`

Python

执行上面示例代码，得到以下结果 -

      one    two

a     1.0    1

b     2.0    2

c     3.0    3

d     NaN    4

Shell

注意 - 对于第一个系列，观察到没有传递标签'd'，但在结果中，对于d标签，附加了NaN。

现在通过实例来了解列选择，添加和删除。

列选择

下面将通过从数据帧(DataFrame)中选择一列。

示例

import pandas as pd

d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),

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

df = pd.DataFrame(d)

print df ['one']

Python

执行上面示例代码，得到以下结果 -

a     1.0

b     2.0

c     3.0

d     NaN

Name: one, dtype: float64

Shell

列添加

下面将通过向现有数据框添加一个新列来理解这一点。

示例

import pandas as pd

d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),

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

df = pd.DataFrame(d)

# Adding a new column to an existing DataFrame object with column label by passing new series

print ("Adding a new column by passing as Series:")

df['three']=pd.Series([10,20,30],index=['a','b','c'])

print df

print ("Adding a new column using the existing columns in DataFrame:")

df['four']=df['one']+df['three']

print df

Python

执行上面示例代码，得到以下结果 -

Adding a new column by passing as Series:

     one   two   three

a    1.0    1    10.0

b    2.0    2    20.0

c    3.0    3    30.0

d    NaN    4    NaN

Adding a new column using the existing columns in DataFrame:

      one   two   three    four

a     1.0    1    10.0     11.0

b     2.0    2    20.0     22.0

c     3.0    3    30.0     33.0

d     NaN    4     NaN     NaN

Shell

列删除

列可以删除或弹出; 看看下面的例子来了解一下。

例子

# Using the previous DataFrame, we will delete a column

# using del function

import pandas as pd

d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),

     'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd']),

     'three' : pd.Series([10,20,30], index=['a','b','c'])}

df = pd.DataFrame(d)

print ("Our dataframe is:")

print df

# using del function

print ("Deleting the first column using DEL function:")

del df['one']

print df

# using pop function

print ("Deleting another column using POP function:")

df.pop('two')

print df

Python

执行上面示例代码，得到以下结果 -

Our dataframe is:

      one   three  two

a     1.0    10.0   1

b     2.0    20.0   2

c     3.0    30.0   3

d     NaN     NaN   4

Deleting the first column using DEL function:

      three    two

a     10.0     1

b     20.0     2

c     30.0     3

d     NaN      4

Deleting another column using POP function:

   three

a  10.0

b  20.0

c  30.0

d  NaN

Shell

行选择，添加和删除

现在将通过下面实例来了解行选择，添加和删除。我们从选择的概念开始。

标签选择

可以通过将行标签传递给loc()函数来选择行。参考以下示例代码 -

import pandas as pd

d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),

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

df = pd.DataFrame(d)

print df.loc['b']

Python

执行上面示例代码，得到以下结果 -

one 2.0

two 2.0

Name: b, dtype: float64

Shell

结果是一系列标签作为DataFrame的列名称。而且，系列的名称是检索的标签。

按整数位置选择

可以通过将整数位置传递给iloc()函数来选择行。参考以下示例代码 -

import pandas as pd

d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),

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

df = pd.DataFrame(d)

print df.iloc[2]

Python

执行上面示例代码，得到以下结果 -

one   3.0

two   3.0

Name: c, dtype: float64

Shell

行切片

可以使用:运算符选择多行。参考以下示例代码 -

import pandas as pd

d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),

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

df = pd.DataFrame(d)

print df[2:4]

Python

执行上面示例代码，得到以下结果 -

      one    two

c     3.0     3

d     NaN     4

Shell

附加行

使用append()函数将新行添加到DataFrame。此功能将附加行结束。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns = ['a','b'])

df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns = ['a','b'])

df = df.append(df2)

print df

Python

执行上面示例代码，得到以下结果 -

Shell

删除行

使用索引标签从DataFrame中删除或删除行。如果标签重复，则会删除多行。

如果有注意，在上述示例中，有标签是重复的。这里再多放一个标签，看看有多少行被删除。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns = ['a','b'])

df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns = ['a','b'])

df = df.append(df2)

# Drop rows with label 0

df = df.drop(0)

print df

Python

执行上面示例代码，得到以下结果 -

Shell

在上面的例子中，一共有两行被删除，因为这两行包含相同的标签0。