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DataFrame

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DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）。

DataFrame 构造方法如下：

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

参数说明：

• data：一组数据(ndarray、series, map, lists, dict 等类型)。
• index：索引值，或者可以称为行标签。
• columns：列标签，默认为 RangeIndex (0, 1, 2, …, n) 。
• dtype：数据类型。
• copy：拷贝数据，默认为 False。

Pandas DataFrame 是一个二维的数组结构，类似二维数组。

使用列表创建

In [1]:

import pandas as pd

data = [['Geogle',10],['baidu',8],['360',5]]
df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age'],dtype=float)
print(df)

     Name   Age
0  Geogle  10.0
1   baidu   8.0
2     360   5.0

使用 ndarrays 创建

In [2]:

import pandas as pd
data = {'Name':['Google', 'Baidu', '360'], 'Age':[10, 8, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

     Name  Age
0  Google   10
1   Baidu    8
2     360    5

使用字典创建

In [5]:

import pandas as pd
data = [{'Google':10,'Baidu':8,'360':5}]
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

   Google  Baidu  360
0      10      8    5

Pandas 可以使用 loc 属性返回指定行的数据

In [7]:

import pandas as pd
data = {"calories": [420, 380, 390],"duration": [50, 40, 45]}# 数据载入到 DataFrame 对象
df = pd.DataFrame(data)# 返回第一行
print(df.loc[0]) # 返回第一行和第二行
print(df.loc[[0, 1]])

calories    420
duration     50
Name: 0, dtype: int64
   calories  duration
0       420        50
1       380        40

指定索引值

In [4]:

import pandas as pd
data = {br  "calories": [420, 380, 390],"duration": [50, 40, 45]} # 数据载入到 DataFrame 对象
df = pd.DataFrame(data,index=["day01","day02","day03"])# 返回calories
print(df.loc["day01"])

calories    420
duration     50
Name: day01, dtype: int64