Python中pandas模块DataFrame创建方法示例


            本文实例讲述了Python中pandas模块DataFrame创建方法。分享给大家供大家参考，具体如下：

DataFrame创建



1. 通过列表创建DataFrame

2. 通过字典创建DataFrame

3. 通过Numpy数组创建DataFrame



DataFrame这种列表式的数据结构和Excel工作表非常类似，其设计初衷是讲Series的使用场景由一维扩展到多维. DataFrame由按一定顺序的多列数据组成，各列的数据类型可以有所不同(数值、字符串、布尔值).

Series对象的Index数组存放有每个元素的标签，而DataFrame对象有所不同，它有两个索引数组。第一个索引数组与行有关，它与Series的索引数组极为相似。 每个标签与标签所在行的所有元素相关联。而第二个数组包含一系列标签，每个标签与一列数据相关联.

DataFrame还可以理解为一个由Series组成的字典，其中每一列的列名为字典的键，每一个Series作为字典的值.

列表创建





d1 = DataFrame([

  [1, 2, 3],

  [4, 5, 6],

  [7, 8, 9]

])

d1

----------

  0  1  2

0  1  2  3

1  4  5  6

2  7  8  9







字典创建





d2 = DataFrame({

  'a': [1, 2, 3, 4],

  'b': [5, 6, 7, 8],

  'c': [9, 10, 11, 12],

  'd': [13, 14, 15, 16]

})

d2

----------

  a  b  c  d

0  1  5  9  13

1  2  6  10 14

2  3  7  11 15

3  4  8  12 16

d3 = DataFrame({

  'Smith': {'age': 10, 'sex': '男'},

  'Obama': {'age': 10, 'sex': '男'},

  'Trump': {'age': 10, 'sex': '男'},

})

d3

----------

  Obama  Smith  Trump

age  10   10   10

sex  男   男   男







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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。