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

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python数学运算技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

赞 (0)

相关推荐

  • Python数据分析模块pandas用法详解

    本文实例讲述了Python数据分析模块pandas用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一 介绍 pandas(Python Data Analysis Library)是基于numpy的数据分析模块,提供了大量标准数据模型和高效操作大型数据集所需要的工具,可以说pandas是使得Python能够成为高效且强大的数据分析环境的重要因素之一. pandas主要提供了3种数据结构: 1)Series,带标签的一维数组. 2)DataFrame,带标签且大小可变的二维表格结构. 3)Panel,带标

  • Python数据分析库pandas基本操作方法

    pandas是什么? 是它吗? ....很显然pandas没有这个家伙那么可爱.... 我们来看看pandas的官网是怎么来定义自己的: pandas is an open source, easy-to-use data structures and data analysis tools for the Python programming language. 很显然,pandas是python的一个非常强大的数据分析库! 让我们来学习一下它吧! 1.pandas序列 import nump

  • Python3.5 Pandas模块之DataFrame用法实例分析

    本文实例讲述了Python3.5 Pandas模块之DataFrame用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.DataFrame的创建 (1)通过二维数组方式创建 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # Author:ZhengzhengLiu import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #1.DataFrame通过二维数组创建 pr

  • Python3使用pandas模块读写excel操作示例

    本文实例讲述了Python3使用pandas模块读写excel操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 前言 Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具,能使我们快速便捷地处理数据.本文介绍如何用pandas读写excel. 1. 读取excel 读取excel主要通过read_excel函数实现,除了pandas

  • Python数据分析之如何利用pandas查询数据示例代码

    前言 在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,本文将详细给大家介绍关于Python利用pandas查询数据的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 示例代码 这里的查询数据相当于R语言里的subset功能,可以通过布尔索引有针对的选取原数据的子集.指定行.指定列等.我们先导入一个student数据集: student = pd.io.parsers.read_csv('C:\\Users\\admin\\Desktop\\student.csv')

  • Python数据分析之真实IP请求Pandas详解

    前言 pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包类似于 Numpy 的核心是 ndarray,pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 .Series 和 DataFrame 分别对应于一维的序列和二维的表结构.pandas 约定俗成的导入方法如下: from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd 1.1. Pandas分析步骤 1.载入日志数据 2.载

  • Python数据分析:手把手教你用Pandas生成可视化图表的教程

    大家都知道,Matplotlib 是众多 Python 可视化包的鼻祖,也是Python最常用的标准可视化库,其功能非常强大,同时也非常复杂,想要搞明白并非易事.但自从Python进入3.0时代以后,pandas的使用变得更加普及,它的身影经常见于市场分析.爬虫.金融分析以及科学计算中. 作为数据分析工具的集大成者,pandas作者曾说,pandas中的可视化功能比plt更加简便和功能强大.实际上,如果是对图表细节有极高要求,那么建议大家使用matplotlib通过底层图表模块进行编码.当然,我

  • 浅析Python pandas模块输出每行中间省略号问题

    关于Python数据分析中pandas模块在输出的时候,每行的中间会有省略号出现,和行与行中间的省略号....问题,其他的站点(百度)中的大部分都是瞎写,根本就是复制黏贴以前的版本,你要想知道其他问题答案就得去读官方文档吧. #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import pandas as pd import MySQLdb df = pd.read_csv('C:\\Users\\Administrato

  • Python3.5 Pandas模块缺失值处理和层次索引实例详解

    本文实例讲述了Python3.5 Pandas模块缺失值处理和层次索引.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.pandas缺失值处理 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame df3 = DataFrame([ ["Tom",np.nan,456.67,"M"], ["Merry",34,345.56,np.nan], [np.nan,np

  • Python3.5 Pandas模块之Series用法实例分析

    本文实例讲述了Python3.5 Pandas模块之Series用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.Pandas模块引入与基本数据结构 2.Series的创建 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # Author:ZhengzhengLiu #模块引入 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #1.Series通过numpy一

  • python pandas模块基础学习详解

    Pandas类似R语言中的数据框(DataFrame),Pandas基于Numpy,但是对于数据框结构的处理比Numpy要来的容易. 1. Pandas的基本数据结构和使用 Pandas有两个主要的数据结构:Series和DataFrame.Series类似Numpy中的一维数组,DataFrame则是使用较多的多维表格数据结构. Series的创建 >>>import numpy as np >>>import pandas as pd >>>s=p

  • Windows下Python使用Pandas模块操作Excel文件的教程

    Windows下Python使用Pandas模块操作Excel文件的教程

    安装Python环境 ANACONDA是一个Python的发行版本,包含了400多个Python最常用的库,其中就包括了数据分析中需要经常使用到的Numpy和Pandas等.更重要的是,不论在哪个平台上,都可以一键安装,自动配置好环境,不需要用户任何的额外操作,非常方便.因此,安装Python环境就只需要到ANACONDA网站上下载安装文件,双击安装即可. ANACONDA官方下载地址:https://www.continuum.io/downloads 安装完成之后,使用windows + r

随机推荐