Python基础教程（四）Pandas--DataFrame

DataFrame 表格型数据对象

DataFrame数据框架是一种二维数据结构，即数据按行和列的表格方式排列。

DataFrame的创建

可以使用以下构造函数创建一个pandas DataFrame -

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

No	参数	说明
1	data	数据采用各种形式，如ndarray，序列，地图，列表，字典，常量和另一个DataFrame。
2	index	对于行标签，如果没有索引被传递，则要用于结果帧的索引是可选缺省值np.arrange（n）。
3	columns	对于列标签，可选的默认语法是 - np.arrange（n）。这只有在没有通过索引的情况下才是正确的。
4	dtype	每列的数据类型。
5	copy	如果默认值为False，则使用该命令（或其它）复制数据。

从列表中创建一个DataFrame

DataFrame可以使用单个列表或列表列表创建。
例1

data = [1,2,3,4]
df = pd.DataFrame(data,index=[list('abcd')],columns=['data'])
print(df)

输出

   data
a     1
b     2
c     3
d     4

例2

data = [['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]]
df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age'])
print(data)
print( df)

[['Alex', 10], ['Bob', 12], ['Clarke', 13]]
     Name  Age
0    Alex   10
1     Bob   12
2  Clarke   13

从字典中创建一个DataFrame

字典列表可以作为输入数据传递以创建DataFrame。字典键默认作为列名。

df1 = pd.DataFrame({
     'one':[1,2,3],'two':[4,5,6]},index=['a','b','c'])
print(df1)

输出

   one  two
a    1    4
b    2    5
c    3    6

DataFrame的常用属性

No	属性	说明
1	index	获取索引
2	T	转置
3	columns	获取列索引
4	values	获取值数组
5	describe()	获取快速统计

例子：

df1 = pd.DataFrame({
     'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),\
                    'two':pd.Series([4,5,6,7],index=['a','b','c','d'])},index=['a','b','c','d'])
print(df1)

index行索引

print(df1.index)    #行索引

输出

Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')

columns列索引

print(df1.columns)  #列索引

输出

Index(['one', 'two'], dtype='object')

values值（二维数组）

print(df1.values)   #值（二维数组）

输出

[[ 1.  4.]
 [ 2.  5.]
 [ 3.  6.]
 [nan  7.]]

T转置

print(df1.T)        #转置

输出

       a    b    c    d
one  1.0  2.0  3.0  NaN
two  4.0  5.0  6.0  7.0

describe描述信息

print(df1.describe())   #对于每一列的描述信息

输出

       one       two
count  3.0  4.000000
mean   2.0  5.500000
std    1.0  1.290994
min    1.0  4.000000
25%    1.5  4.750000
50%    2.0  5.500000
75%    2.5  6.250000
max    3.0  7.000000

索引和切片

与Series相似，建议使用loc方法选取。并且不要使用连续两个中括号。

• loc属性：将索引解释为标签
• iloc属性：将索引解释为下标

df1 = pd.DataFrame({
     'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),\
                    'two':pd.Series([4,5,6,7],index=['a','b','c','d'])},index=['a','b','c','d'])
print(df1)
print(df1.loc['a','one'])   #逗号隔开，逗号前面表示列，后面表示行
print(df1.loc['a',:])       #

输出

   one  two
a  1.0    4
b  2.0    5
c  3.0    6
d  NaN    7
1.0
one    1.0
two    4.0
Name: a, dtype: float64

数据对齐和数据缺失问题

数据对齐

例子

# DataFrame数据对齐
df1 = pd.DataFrame({
     'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),\
                    'two':pd.Series([4,5,6,7],index=['a','b','c','d'])},index=['a','c','d','b'])
print(df1)
df2 = pd.DataFrame({
     'one':pd.Series([1,2,3,8],index=['a','b','c','d']),\
                    'two':pd.Series([4,5,6,7],index=['a','b','c','d'])},index=['a','c','d','b'])
print(df2)
print(df1+df2)

输出

   one  two
a  1.0    4
c  3.0    6
d  NaN    7
b  2.0    5
   one  two
a    1    4
c    3    6
d    8    7
b    2    5
   one  two
a  2.0    8
c  6.0   12
d  NaN   14
b  4.0   10

数据缺失处理

方法	描述
isnull	判断是否为缺失值
notnull	判断不是缺失值
fillna	填充缺失值
dropna	删除缺失值，含有axis 参数。默认情况下，axis = 0，即沿着行，这意味着如果行内的任何值为NA，则排除整行。

例子：

df3 = df1+df2
df3.loc['b','one'] = np.nan
df3.loc['b','two'] = np.nan
print(df3)

输出

   one   two
a  2.0   8.0
c  6.0  12.0
d  NaN  14.0
b  NaN   NaN

fillna

print(df1.fillna(0))

输出

   one   two
a  2.0   8.0
c  6.0  12.0
d  NaN  14.0
b  NaN   NaN

dropna

NaN所在的行列全部丢弃

print(df1.dropna()) # 默认how参数为‘any’，nan所在的行列全部丢弃

或者

print(df3.dropna(how='any'))

输出

   one   two
a  2.0   8.0
c  6.0  12.0

所在列或者行全为NaN，就把该行或者列删除

print(df3.dropna(how='all'))

输出

   one   two
a  2.0   8.0
c  6.0  12.0
d  NaN  14.0