Pandas学习挑战第三关-数据结构DataFrame

Pandas 数据结构 - 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)

data：一组数据（ndarray、Series、map、lists、dictionary等类型）； index：索引值，或行标签； column：列标签，默认从0开始； dtype：数据类型； copy：拷贝数据，默认为False

使用列表创建：

import pandas as pd
data=[['google',10],['baidu',20],['taobao',30]]#使用列表创建
myvar=pd.DataFrame(data,columns=['name','age'])
print(myvar)

     name  age
0  google   10
1   baidu   20
2  taobao   30

使用ndarray创建：

import pandas as pd
data={'name':['google','baidu','taobao'],'age':[10,12,20]}
myvar=pd.DataFrame(data)
print(myvar)

     name  age
0  google   10
1   baidu   12
2  taobao   20

使用字典创建：

data=[{'a':1,'b':2},{'c':3,'d':4,'e':5}]
myvar=pd.DataFrame(data)
print(myvar)

    a    b    c    d    e
0  1.0  2.0  NaN  NaN  NaN
1  NaN  NaN  3.0  4.0  5.0

没有对应的值会自动记为NAN。 Pandas 可以使用 loc 属性返回指定行的数据，如果没有设置索引，第一行索引为 0，第二行索引为 1，以此类推： 返回的就是一个Series数据

data=[{'a':1,'b':2},{'c':3,'d':4,'e':5}]
myvar=pd.DataFrame(data)
print(myvar)
print('\n')
print(myvar.loc[1])

a    NaN
b    NaN
c    3.0
d    4.0
e    5.0
Name: 1, dtype: float64

Pandas 可以使用 loc 属性返回指定索引对应到某一行：

data=[{'a':1,'b':2},{'c':3,'d':4,'e':5}]
myvar=pd.DataFrame(data,index=['x','y'])
print(myvar)
print('\n')
print(myvar.loc['x'])

    a    b    c    d    e
x  1.0  2.0  NaN  NaN  NaN
y  NaN  NaN  3.0  4.0  5.0


a    1.0
b    2.0
c    NaN
d    NaN
e    NaN
Name: x, dtype: float64