Pandas基础2(DataFrame)

接下来我们介绍Pandas库常用对象中的DataFrame：

DateFrame类型：

特征：

1：是一个表格型的数据类型，每一列的数值类型可以相同也可以不同。
2：有行索引，也有列索引。
3：常用于表达二维数据，也可以表达多维数据。

创建：

可以由：二维array对象创建；一维array，列表，字典，元组，Series构成的字典创建Series类型创建。反正很多。。。

1：用array创建对象，自动添加了行列索引：

2：用字典创建对象，自动添加了索引，其中字典键默认作为列索引，Series的index作为行索引，自动对齐。

3：由列表类型的字典创建。

若是Series在DataFrame中填充，则会在1轴方向填充。

横向索引我们叫做index,纵向索引我们叫column，但是返回的都是index类型。
对横向与纵向索引进行访问，返回的都是index类型，对values进行访问，返回的是array类型。

想要具体获得某一列元素或者某一行元素可以通过如下索引方式：a.iloc(index)获得一行元素。这里新的版本不要用.ix[index]；a[index]获得某一列元素。

总而言之，DataFrame是一个二维的带标签的数组。

重排：

DataFrame重新索引.reindex可以将index和columns序列重排。


pd.reindex(index,columnns,fill_value,method,limit,copy)
fill_value是NaN填充的值。
可以通过对索引的修改更改DataFrame。
例如：

可以使用drop函数删除对应索引的数据，但是drop默认操作零轴上的元素 ：

可以这么说，对于Pandas中数据对象的操作，几乎都是对于其索引的操作。