這篇文章給大家介紹DataFrame怎么在Pandas庫中使用，內(nèi)容非常詳細(xì)，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

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1 簡介

DataFrame是Python中Pandas庫中的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它類似excel，是一種二維表。

或許說它可能有點像matlab的矩陣，但是matlab的矩陣只能放數(shù)值型值（當(dāng)然matlab也可以用cell存放多類型數(shù)據(jù)），DataFrame的單元格可以存放數(shù)值、字符串等，這和excel表很像。

同時DataFrame可以設(shè)置列名columns與行名index，可以通過像matlab一樣通過位置獲取數(shù)據(jù)也可以通過列名和行名定位，具體方法在后面細(xì)說。

2 創(chuàng)建DataFrame

首先聲明一下，以下都是使用的Python 3.6.5版本為例，Python2應(yīng)該也差不多吧（大概

在所有操作之前當(dāng)然要先import必要的pandas庫，因為pandas常與numpy一起配合使用，所以也一起import吧。

import pandas as pd
import numpy as np

如果還沒安裝直接在cmd里pip安裝吧，如果有版本選擇問題，參看之前的帖子。

pip install pandas
pip install numpy

2.1 直接創(chuàng)建

可以直接使用pandas的DataFrame函數(shù)創(chuàng)建，比如接下來我們隨機(jī)創(chuàng)建一個4*4的DataFrame。

df1=pd.DataFrame(np.random.randn(4,4),index=list('ABCD'),columns=list('ABCD'))

其中第一個參數(shù)是存放在DataFrame里的數(shù)據(jù)，第二個參數(shù)index就是之前說的行名（或者應(yīng)該叫索引？），第三個參數(shù)columns是之前說的列名。

后兩個參數(shù)可以使用list輸入，但是注意，這個list的長度要和DataFrame的大小匹配，不然會報錯。當(dāng)然，這兩個參數(shù)是可選的，你可以選擇不設(shè)置。

而且發(fā)現(xiàn)，這兩個list是可以一樣的，但是每行每列的名字在index或columns里要是唯一的。

使用python自己的shell展示創(chuàng)建的結(jié)果是這樣的：

或者在jupyter里面更酷點的樣子，接下來都使用jupyter輸出展示吧。

當(dāng)然，如果你的數(shù)據(jù)量賊小，也可以自己輸入創(chuàng)建，類似這樣。

df2=pd.DataFrame([[1,2,3,4],[2,3,4,5],
         [3,4,5,6]，[4,5,6,7]],
         index=list('ABCD'),columns=list('ABCD'))

這樣也可以得到這樣子的DataFrame：

2.2 使用字典創(chuàng)建

仍然是使用DataFrame這個函數(shù)，但是字典的每個key的value代表一列，而key是這一列的列名。比如這樣。

dic1={'name':['小明','小紅','狗蛋','鐵柱'],'age':[17,20,5,40],'gender':['男','女','女','男']}
df3=pd.DataFrame(dic1)

輸出結(jié)果是這樣的

3 查看與篩選數(shù)據(jù)

python沒有matlab的工作區(qū)直接查看變量與內(nèi)容，這大概是python科學(xué)計算的一個缺點。所以需要格外的代碼來查看，最基本的直接寫變量名與print就不說了。

3.1 查看列的數(shù)據(jù)類型

使用dtypes方法可以查看各列的數(shù)據(jù)類型，比如說剛剛的df3。

df3.dtypes

輸出的結(jié)果是這樣：

3.2 查看DataFrame的頭尾

使用head可以查看前幾行的數(shù)據(jù)，默認(rèn)的是前5行，不過也可以自己設(shè)置。

使用tail可以查看后幾行的數(shù)據(jù)，默認(rèn)也是5行，參數(shù)可以自己設(shè)置。

比如隨意設(shè)置一個6*6的數(shù)據(jù)，只看前5行。

df4=pd.DataFrame(np.random.randn(6,6))
df4.head()

比如只看前3行。

df4.head(3)

比如看后5行。

df4.tail()

比如只看后2行。

df4.tail(2)

3.3 查看行名與列名

使用index查看行名，columns查看列名。具體由例子感受吧。

查看行名。

df1.index

查看列名。

df3.columns

3.4 查看數(shù)據(jù)值

使用values可以查看DataFrame里的數(shù)據(jù)值，返回的是一個數(shù)組。

比如說查看所有的數(shù)據(jù)值。

df3.values

比如說查看某一列所有的數(shù)據(jù)值。

df3['name'].values

還有另一種操作，使用loc或者iloc查看數(shù)據(jù)值（但是好像只能根據(jù)行來查看？）。區(qū)別是loc是根據(jù)行名，iloc是根據(jù)數(shù)字索引（也就是行號）。

比如說這樣。

df1.loc['A']

或者這樣。

df1.iloc[0]

按列進(jìn)行索引查看數(shù)據(jù)還能直接使用列名，但這種方法對行索引不適用。

df3['name']

3.5 查看行列數(shù)

使用shape查看行列數(shù)，參數(shù)為0表示查看行數(shù)，參數(shù)為1表示查看列數(shù)。

df3.shape[0]

df3.shape[1]

4 基本操作

DataFrame有些方法可以直接進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計，矩陣計算之類的基本操作。

4.1 轉(zhuǎn)置

直接字母T，線性代數(shù)上線。

比如說把之前的df2轉(zhuǎn)置一下。

df3.T

4.2 描述性統(tǒng)計

使用describe可以對數(shù)據(jù)根據(jù)列進(jìn)行描述性統(tǒng)計。

比如說對df1進(jìn)行描述性統(tǒng)計。

df1.describe()

如果有的列是非數(shù)值型的，那么就不會進(jìn)行統(tǒng)計。

如果想對行進(jìn)行描述性統(tǒng)計，請參看4.1（轉(zhuǎn)置后進(jìn)行describe呀?。?/p>

4.3 計算

使用sum默認(rèn)對每列求和，sum(1)為對每行求和。比如

df3.sum()

可以發(fā)現(xiàn)就算元素是字符串，使用sum也會加起來。

df3.sum(1)

而一行中，有字符串有數(shù)值則只計算數(shù)值。

數(shù)乘運(yùn)算使用apply，比如。

df2.apply(lambda x:x*2)

如果元素是字符串，則會把字符串再重復(fù)一遍。

乘方運(yùn)算跟matlab類似，直接使用兩個*，比如。

df2**2

乘方運(yùn)算如果有元素是字符串的話，就會報錯。

4.4 新增

擴(kuò)充列可以直接像字典一樣，列名對應(yīng)一個list，但是注意list的長度要跟index的長度一致。

df2['E']=['999','999','999','999']df2

還可以使用insert，使用這個方法可以指定把列插入到第幾列，其他的列順延。

df2['E']=['999','999','999','999']
df2

4.5 合并

使用join可以將兩個DataFrame合并，但只根據(jù)行列名合并，并且以作用的那個DataFrame的為基準(zhǔn)。如下所示，新的df7是以df2的行號index為基準(zhǔn)的。

df6=pd.DataFrame(['my','name','is','a'],index=list('ACDH'),columns=list('G'))
df6
df7=df2.join(df6)
df7

但是，join這個方法還有how這個參數(shù)可以設(shè)置，合并兩個DataFrame的交集或并集。參數(shù)為'inner'表示交集，'outer'表示并集。

df6=pd.DataFrame(['my','name','is','a'],index=list('ACDH'),columns=list('G'))
df6
df7=df2.join(df6)
df7

如果要合并多個Dataframe，可以用list把幾個Dataframe裝起來，然后使用concat轉(zhuǎn)化為一個新的Dataframe。

df6=pd.DataFrame(['my','name','is','a'],index=list('ACDH'),columns=list('G'))
df6
df7=df2.join(df6)
df7

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