pandas DataFrame 创建

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• ​​np.random()​​

• ​​指定范围​​
• ​​不指定范围​​

• ​​np.arange()​​
• ​​利用字典创建​​
• ​​利用列表进行创建​​
• ​​创建时指定索引为复合索引​​
• ​​高级创建​​

np.random()

指定范围

​​生成[0,100]的随机数​​

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,101,size=(3,3)),columns=['python','math','english'],index=['张三','李四','王五'])
display(df)

不指定范围

import pandas as pd
import numpy as np

# 随机生成100000行3列的数据
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100000,3),columns = ['red','green','blue'])
df.head()

np.arange()

利用字典创建

法一

法二

利用列表进行创建

创建时指定索引为复合索引

import numpy as np

import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame

df = DataFrame(np.random.randint(0,150,size = (6,3)),
               columns=['Python','Math','En'],
               index=pd.MultiIndex.from_product([['张三','李四','王五'],['期中','期末']]))

高级创建

​​卖菜人一个月的卖菜情况​​​​item:菜名 salesman：卖菜人 weight：进菜重量 price：卖菜价格​​

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成100行4列数据
df = pd.DataFrame({'item': np.random.randint(0,10,size=100),
'salesman':np.random.randint(0,10,size=100),
'weight':np.random.randint(30,300,size=100),
'price':np.random.randint(1,20, size=100)})
df

# item 菜名
def convert_item(x):
    if x < 2:
        return '萝卜'
    elif x <7:
        return '白菜'
    else:
        return '青椒'

df['item'] = df['item'].map(convert_item)
df

# 这里给出一个意义。salesman这一列生成的随机数为卖菜人出摊日号，张大妈在5号以内出摊，其它人依次类推
def convert_salesman(x):
    if x <5:
        return '张大妈'
    elif x <7:
        return '李大妈'
    else:
        return '赵大爷'

df['salesman'] = df['salesman'].map(convert_salesman)
df

# 批发菜的重量 一般都为整数
def convert_weight(x):
    if x < 80:
        return 50
    elif x <150:
        return 100
    else:
        return 150

df['weight'] = df['weight'].transform(convert_weight)