- DataFrame
- 创建
- pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None)
- 属性
- shape – 形状
- index – 行索引
- columns – 列索引
- values – 查看值
- T – 转置
- head() – 查看头部内容
- tail() – 查看尾部内容
- DataFrame索引
- 修改的时候,需要进行全局修改
- 对象.reset_index()
- 对象.set_index(keys)
- 创建
2.DataFrame
DataFrame是一个类似于二维数组或表格(如excel)的对象，既有行索引，又有列索引
- 行索引，表明不同行，横向索引，叫index，0轴，axis=0
- 列索引，表名不同列，纵向索引，叫columns，1轴，axis=1
2.1 DataFrame的创建
# 导入pandas
import pandas as pd
pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None)
-
参数：
- index：行标签。如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。
- columns：列标签。如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。
-
通过已有数据创建
举例一：
pd.DataFrame(np.random.randn(2,3))
回忆咱们在前面直接使用np创建的数组显示方式，比较两者的区别。
举例二：创建学生成绩表
# 生成10名同学，5门功课的数据
score = np.random.randint(40, 100, (10, 5))
# 结果
array([[92, 55, 78, 50, 50],
[71, 76, 50, 48, 96],
[45, 84, 78, 51, 68],
[81, 91, 56, 54, 76],
[86, 66, 77, 67, 95],
[46, 86, 56, 61, 99],
[46, 95, 44, 46, 56],
[80, 50, 45, 65, 57],
[41, 93, 90, 41, 97],
[65, 83, 57, 57, 40]])
但是这样的数据形式很难看到存储的是什么的样的数据，可读性比较差！！
问题：如何让数据更有意义的显示？
# 使用Pandas中的数据结构
score_df = pd.DataFrame(score)
给分数数据增加行列索引,显示效果更佳
效果：
- 增加行、列索引
# 构造行索引序列
subjects = ["语文", "数学", "英语", "政治", "体育"]
# 构造列索引序列
stu = ['同学' + str(i) for i in range(score_df.shape[0])]
# 添加行索引
data = pd.DataFrame(score, columns=subjects, index=stu)
2.2 DataFrame的属性
- shape
data.shape
# 结果
(10, 5)
- index
DataFrame的行索引列表
data.index
# 结果
Index(['同学0', '同学1', '同学2', '同学3', '同学4', '同学5', '同学6', '同学7', '同学8', '同学9'], dtype='object')
- columns
DataFrame的列索引列表
data.columns
# 结果
Index(['语文', '数学', '英语', '政治', '体育'], dtype='object')
- values
直接获取其中array的值
data.values
array([[92, 55, 78, 50, 50],
[71, 76, 50, 48, 96],
[45, 84, 78, 51, 68],
[81, 91, 56, 54, 76],
[86, 66, 77, 67, 95],
[46, 86, 56, 61, 99],
[46, 95, 44, 46, 56],
[80, 50, 45, 65, 57],
[41, 93, 90, 41, 97],
[65, 83, 57, 57, 40]])
- T
转置
data.T
结果
- head(5)：显示前5行内容
如果不补充参数，默认5行。填入参数N则显示前N行
data.head(5)
- tail(5):显示后5行内容
如果不补充参数，默认5行。填入参数N则显示后N行
data.tail(5)
2.3 DatatFrame索引的设置
需求：
2.3.1 修改行列索引值
stu = ["学生_" + str(i) for i in range(score_df.shape[0])]
# 必须整体全部修改
data.index = stu
注意：以下修改方式是错误的
# 错误修改方式
data.index[3] = '学生_3'
2.3.2 重设索引
- reset_index(drop=False)
- 设置新的下标索引
- drop:默认为False，不删除原来索引，如果为True,删除原来的索引值
# 重置索引,drop=False
data.reset_index()
# 重置索引,drop=True
data.reset_index(drop=True)
2.3.3 以某列值设置为新的索引
- set_index(keys, drop=True)
- keys : 列索引名成或者列索引名称的列表
- drop : boolean, default True.当做新的索引，删除原来的列
设置新索引案例
1、创建
df = pd.DataFrame({'month': [1, 4, 7, 10],
'year': [2012, 2014, 2013, 2014],
'sale':[55, 40, 84, 31]})
month sale year
0 1 55 2012
1 4 40 2014
2 7 84 2013
3 10 31 2014
2、以月份设置新的索引
df.set_index('month')
sale year
month
1 55 2012
4 40 2014
7 84 2013
10 31 2014
3、设置多个索引，以年和月份
df = df.set_index(['year', 'month'])
df
sale
year month
2012 1 55
2014 4 40
2013 7 84
2014 10 31
