DataFrame 是pandas最常用的数据结构，类似于数据库中的表，不过DataFrame不仅仅限制于2维，可以创建多维数据表。DataFrame既有行索引，也有列索引，可以看做是Series组成的字典，每个Series看做DataFrame的一个列。

1.DataFrame创建：

1.标准格式创建

2.等长列表组成的字典来创建

3.嵌套字典（字典的值也是字典）创建

1.1 标准格式创建

DataFrame创建方法有很多，常用基本格式是：DataFrame 构造器参数：DataFrame(data=[],index=[],coloumns=[])

In [272]: df2=DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),index=['a','b','c','d'],columns=['one','two','three','four']) In [273]: df2Out[273]: one two three foura 0 1 2 3b 4 5 6 7c 8 9 10 11d 12 13 14 15

1.2 用传入等长列表组成的字典来创建

In [204]: data={'c':['1','2'],'a':['5']} #创建不等长字典序列 In [205]: dataOut[205]: {'a': ['5'], 'c': ['1', '2']} In [206]: df=DataFrame(data)Traceback (most recent call last):... ValueError: arrays must all be same length # 报错，传入的数组必须等长 In [207]: data={'c':['1','2'],'a':['5','6']} #创建等长字典序列In [208]: df=DataFrame(data) In [209]: dfOut[209]: a c # 创建完成后'a','c'自动按照字典序排序，并且创建时自定加上索引0 5 11 6 2

创建完成后'a','c'自动按照字典序排序，并且创建时自定加上索引

如果指定了columns名称，则会按照指定顺序创建。

In [210]: df=DataFrame(data,columns=['c','a']) In [211]: dfOut[211]: c a #按照指定顺序创建。0 1 51 2 6

1.3 传入嵌套字典（字典的值也是字典）创建DataFrame

列名：嵌套字典的外层子键

索引：内层键

In [227]: nest_dict={'shanghai':{2015:100,2016:101},'beijing':{2015:102,2016:103}} In [228]: nest_dictOut[228]: {'beijing': {2015: 102, 2016: 103}, 'shanghai': {2015: 100, 2016: 101}} In [229]: df1=DataFrame(nest_dict) In [230]: df1Out[230]: beijing shanghai2015 102 1002016 103 101

2.DataFrame 增删改查

2.1.增

为不存在的列赋值会创建新列

In [219]: df['b']=1 In [220]: dfOut[220]: c a b0 1 5 11 2 6 1

2.2.删

用del删除

In [225]: del df['a'] In [226]: dfOut[226]: c b0 1 11 2 1

用drop() 删除

用drop删除时，删的是视图，并没有真正删除。

In [258]: dfOut[258]:  c b 00 5 1 61 5 1 6In [259]: df.drop(0,axis=1) #删除列Out[259]:  c b0 5 11 5 1In [260]: df # df的数据并没有改动Out[260]:  c b 00 5 1 61 5 1 6
dorp()可以通过axis（行：axis=0 ，列：axis=1）可以控制删除行或列，默认是行。
dorp()也可以同时删除多行或多列
例：
In [271]: df.drop([0,1],axis=1)Out[271]:  c b0 6 61 5 1
2.3.改
通过赋值进行修改，可以通过定位到行，列，或者具体位置进行赋值修改。
修改具体元素值：
In [242]: df['c'][1]=4 In [243]: dfOut[243]:  c b0 1 11 4 1
修改列：
In [244]: df['c']=5  In [245]: dfOut[245]:  c b0 5 11 5 1
修改行：
df[:1]=6 dfOut[266]:  c b0 6 61 5 1
修改行和列如果传入一组值得话，注意传入数组的长度，如果传入数组长度大于len(df) 则截断，小于df长度则置NaN
In [267]: df[0]=Series([1,2,3]) In [268]: dfOut[268]:  c b 00 6 6 11 5 1 2 In [269]: df[1]=Series([1,]) #增加一列，传入一个值 In [270]: dfOut[270]:  c b 0 10 6 6 1 11 5 1 2 NaN
2.4.查（索引，选取，过滤）
选取数据 是DataFrame的重点，常用的有 位置切片 和 标签切片，位置切片遵循Python的切片规则，包括起始位置，但不包括结束位置；但标签切片则同时包括起始标签和结束标签。之所以如此设计是因为在使用标签切片时，通常我们不知道标签的顺序，如果不包含结束标签，很难确定结束标签的前一个标签是什么。
注释: 标准Python / Numpy表达式可以完成这些数据选择工作, 但在生产代码中, 我们推荐使用优化的pandas数据访问方法, .at, .iat, .loc, .iloc 和 .ix.
标签切片和loc选择器：
建议使用这种列标签选取方式，用'.'容易出问题。‘.’的写法容易与其他预留关键字产生冲突
In [276]: data['two'] #建议使用这种列标签选取方式，用'.'容易出问题.。‘.’的写法容易与其他预留关键字产生冲突  ‘[ ]’的写法最安全。Out[276]: a 1b 5c 9d 13Name: two, dtype: int32 In [277]: data.twoOut[277]: a 1b 5c 9d 13Name: two, dtype: int32
选择多列:
In [279]: data[['one','two']] #注意多列选择时，传入的事数组， data[['one','two']] 不能写成 data['one','two']Out[279]:one twoa 0 1b 4 5c 8 9d 12 13
使用loc，选取列：
data.loc[:,'one']Out[290]: a 0b 4c 8d 12Name: one, dtype: int32
使用loc，选取行：In [293]: data.loc[:'c',:]Out[293]:  one two three foura 0 1 2 3b 4 5 6 7c 8 9 10 11
使用loc,选取第一个元素：
In [294]: data.loc[:'a',:'one']Out[294]:  onea 0
位置切片和ix选择器：data[0:3] #等价于data[:3]Out[285]:  one two three foura 0 1 2 3b 4 5 6 7c 8 9 10 11
ix用法和loc差不多，loc传入的事行列的名称，ix使用的是相对位置
选取第一行第一列
In [295]: data.ix[:1,:1]Out[295]:  onea 0
相关文章