Python Pandas 中的数据结构详解
目录
- 1.Series
- 1.1通过列表创建Series
- 1.2通过字典创建Series
- 2.DataFrame
- 3.索引对象
- 4.查看DataFrame的常用属性
前言:
Pandas有三种数据结构:Series、DataFrame和Panel。Series类似于数组;DataFrame类似于表格;Panel可视为Excel的多表单Sheet
1.Series
Series是一种一维数组对象,包含一个值序列,并且包含数据标签,称为索引(index),通过索引来访问数组中的数据。
1.1通过列表创建Series
例1.通过列表创建
import pandas as pd obj = pd.Series([1,-2,3,4]) #仅由一个数组构成 print(obj)
输出:
0 1
1 -2
2 3
3 4
dtype: int64
输出的第一列为index,第二列为数据value。如果创建Series时没有指定index,Pandas会采用整型数据作为该Series的index。也可以使用Python里的索引index和切片slice技术
例2.创建Series时指定索引
import pandas as pd i = ["a","c","d","a"] v = [2,4,5,7] t = pd.Series(v,index=i,name="col") print(t)
out:
a 2
c 4
d 5
a 7
Name: col, dtype: int64
尽管创建Series指定了index,实际上Pandas还是有隐藏的index位置信息。所以Series有两套描述某条数据手段:位置和标签
例3.Series位置和标签的使用
import pandas as pd val = [2,4,5,6] idx1 = range(10,14) idx2 = "hello the cruel world".split() s0 = pd.Series(val) s1 = pd.Series(val,index=idx1) t = pd.Series(val,index=idx2) print(s0.index) print(s1.index) print(t.index) print(s0[0]) print(s1[10]) print('default:',t[0],'label:',t["hello"])
1.2通过字典创建Series
如果数据被存放在一个Python字典中,也可以直接通过这个字典来创建Series
例4.通过字典创建Series
import pandas as pd sdata = {'Ohio':35000,'Texass':71000,'Oregon':16000,'Utah':5000} obj = pd.Series(sdata) print(obj)
Ohio 35000
Texass 71000
Oregon 16000
Utah 5000
dtype: int64
如果只传入一个字典,则结果Series中的索引就是原字典的键(有序排列)
例5.通过字典创建Series时的索引
import pandas as pd sdata = {"a":100,"b":200,"e":300} obj = pd.Series(sdata) print(obj)
a 100
b 200
e 300
dtype: int64
如果字典中的键值和指定的索引不匹配,则对应的值时NaN
例6.键值和指定索引不匹配
import pandas as pd sdata = {"a":100,"b":200,"e":300} letter = ["a","b","c","e"] obj = pd.Series(sdata,index=letter) print(obj)
a 100.0
b 200.0
c NaN
e 300.0
dtype: float64
对于许多应用而言,Series重要的一个功能是:它在算术运算中会自动对齐不同索引的数据
例7.不同索引数据的自动对齐
import pandas as pd sdata = {'Ohio':35000,'Texas':71000,'Oregon':16000,'Utah':5000} obj1 = pd.Series(sdata) states = ['California','Ohio','Oregon','Texas'] obj2 = pd.Series(sdata,index=states) print(obj1+obj2)
California NaN
Ohio 70000.0
Oregon 32000.0
Texas 142000.0
Utah NaN
dtype: float64
Series的索引可以通过赋值的方式就地修改
例8.Series索引的修改
import pandas as pd obj = pd.Series([4,7,-3,2]) obj.index = ['Bob','Steve','Jeff','Ryan'] print(obj)
Bob 4
Steve 7
Jeff -3
Ryan 2
dtype: int64
2.DataFrame
DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同类型的值(数值、字符串、布尔值等)。DataFrame既有行索引也有列索引,它可以被看作由Series组成的字典(共用同一个索引)。跟其他类型的数据结构相比,DataFrame中面向行和面向列的操作上基本上是平衡的
构建DataFrame的方式有很多,最常用的是直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成的字典来形成DataFrame
例9.DataFrame的创建
import pandas as pd data = { 'name':['张三','李四','王五','小明'], 'sex':['female','female','male','male'], 'year':[2001,2001,2003,2002], 'city':['北京','上海','广州','北京'] } df = pd.DataFrame(data) print(df)
name sex year city
0 张三 female 2001 北京
1 李四 female 2001 上海
2 王五 male 2003 广州
3 小明 male 2002 北京
DataFrame会自动加上索引(跟Series一样),且全部列会被有序排列。如果指定了列名序列,则DataFrame的列就会按照指定顺序进行排列
例10.DataFrame的索引
import pandas as pd data = { 'name':['张三','李四','王五','小明'], 'sex':['female','female','male','male'], 'year':[2001,2001,2003,2002], 'city':['北京','上海','广州','北京'] } df = pd.DataFrame(data,columns = ['name','year','sex','city']) print(df)
name year sex city
0 张三 2001 female 北京
1 李四 2001 female 上海
2 王五 2003 male 广州
3 小明 2002 male 北京
跟Series一样,如果传入的列在数据中找不到,就会产生NaN值。
例11.DataFrame创建时的空缺值
import pandas as pd data = { 'name':['张三','李四','王五','小明'], 'sex':['female','female','male','male'], 'year':[2001,2001,2003,2002], 'city':['北京','上海','广州','北京'] } df = pd.DataFrame(data,columns = ['name','year','sex','city','address']) print(df)
name year sex city address
0 张三 2001 female 北京 NaN
1 李四 2001 female 上海 NaN
2 王五 2003 male 广州 NaN
3 小明 2002 male 北京 NaN
DataFrame构造函数的columns函数给出列的名字,index给出label标签
例12.DataFrame构建时指定列名
import pandas as pd data = { 'name':['张三','李四','王五','小明'], 'sex':['female','female','male','male'], 'year':[2001,2001,2003,2002], 'city':['北京','上海','广州','北京'] } df = pd.DataFrame(data,columns = ['name','year','sex','city','address'],index = ['a','b','c','d']) print(df)
name year sex city address
a 张三 2001 female 北京 NaN
b 李四 2001 female 上海 NaN
c 王五 2003 male 广州 NaN
d 小明 2002 male 北京 NaN
3.索引对象
Pandas的索引对象负责管理轴标签和其他元数据(例如轴名称等).构建Series或DataFrame时,所用到的任何数组或其他序列的标签都会被转换成一个Index
例13.显示DataFrame的索引和列
import pandas as pd data = { 'name':['张三','李四','王五','小明'], 'sex':['female','female','male','male'], 'year':[2001,2001,2003,2002], 'city':['北京','上海','广州','北京'] } df = pd.DataFrame(data,columns = ['name','year','sex','city','address'],index = ['a','b','c','d']) print(df) print(df.index) print(df.columns)
name year sex city address
a 张三 2001 female 北京 NaN
b 李四 2001 female 上海 NaN
c 王五 2003 male 广州 NaN
d 小明 2002 male 北京 NaN
Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')
Index(['name', 'year', 'sex', 'city', 'address'], dtype='object')
索引对象不能进行修改,否则会报错。不可修改性非常重要,因为这样才能使Index对象在多个数据结构之间安全共享
除了长的像数组,Index的功能也类似于一个固定大小的集合
例14.DataFrame的Index
import pandas as pd data = { 'name':['张三','李四','王五','小明'], 'sex':['female','female','male','male'], 'year':[2001,2001,2003,2002], 'city':['北京','上海','广州','北京'] } df = pd.DataFrame(data,columns = ['name','year','sex','city','address'],index = ['a','b','c','d']) print('name'in df.columns) print('a'in df.index)
True
True
每个索引都有一些方法和属性,他们可用于设置逻辑并回答有关该索引所包含的数据的常见的问题。
例15.插入索引值
import pandas as pd data = { 'name':['张三','李四','王五','小明'], 'sex':['female','female','male','male'], 'year':[2001,2001,2003,2002], 'city':['北京','上海','广州','北京'] } df = pd.DataFrame(data,columns = ['name','year','sex','city','address'],index = ['a','b','c','d']) df.index.insert(1,'w') Index(['a', 'w', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')
4.查看DataFrame的常用属性
DataFrame的基础属性有value、index、columns、dtypes、ndim和shape,分别可以获取DataFrame的元素、索引、列名、类型、维度和形状。
例16.显示DataFrame的属性
import pandas as pd data = { 'name':['张三','李四','王五','小明'], 'sex':['female','female','male','male'], 'year':[2001,2001,2003,2002], 'city':['北京','上海','广州','北京'] } df = pd.DataFrame(data,columns = ['name','year','sex','city','address'],index = ['a','b','c','d']) print(df) print('信息表的所有值为:\n',df.values) print('信息表的所有列为:\n',df.columns) print('信息表的元素个数:\n',df.size) print('信息表的维度:\n',df.ndim) print('信息表的形状:\n',df.shape) #//输出 name year sex city address a 张三 2001 female 北京 NaN b 李四 2001 female 上海 NaN c 王五 2003 male 广州 NaN d 小明 2002 male 北京 NaN 信息表的所有值为: [['张三' 2001 'female' '北京' nan] ['李四' 2001 'female' '上海' nan] ['王五' 2003 'male' '广州' nan] ['小明' 2002 'male' '北京' nan]] 信息表的所有列为: Index(['name', 'year', 'sex', 'city', 'address'], dtype='object') 信息表的元素个数: 20 信息表的维度: 2 信息表的形状: (4, 5)
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