二维数据结构：DataFrame¶

In [1]:

import numpy as np
import pandas as pd

DataFrame 是 pandas 中的二维数据结构，可以看成一个 Excel 中的工作表，或者一个 SQL 表，或者一个存储 Series 对象的字典。

DataFrame(data, index, columns) 中的 data 可以接受很多数据类型：

• 一个存储一维数组，字典，列表或者 Series 的字典
• 2-D 数组
• 结构或者记录数组
• 一个 Series
• 另一个 DataFrame
index 用于指定行的 label，columns 用于指定列的 label，如果参数不传入，那么会按照传入的内容进行设定。

从 Series 字典中构造¶

可以使用值为 Series 的字典进行构造：

In [2]:

d = {'one' : pd.Series([1., 2., 3.], index=['a', 'b', 'c']),
     'two' : pd.Series([1., 2., 3., 4.], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}

如果没有传入 columns 的值，那么 columns 的值默认为字典 key，index 默认为所有 value 中 index 的并集。

In [3]:

df = pd.DataFrame(d)
 
df

Out[3]:

如果指定了 index 值，index 为指定的 index 值：

In [4]:

pd.DataFrame(d, index=['d', 'b', 'a'])

Out[4]:

如果指定了 columns 值，会去字典中寻找，找不到的值为 NaN：

In [5]:

pd.DataFrame(d, index=['d', 'b', 'a'], columns=['two', 'three'])

Out[5]:

查看 index 和 columns：

In [6]:

df.index

Out[6]:

Index([u'a', u'b', u'c', u'd'], dtype='object')

In [7]:

df.columns

Out[7]:

Index([u'one', u'two'], dtype='object')

从 ndarray 或者 list 字典中构造¶

如果字典是 ndarray 或者 list，那么它们的长度要严格保持一致：

In [8]:

d = {'one' : [1., 2., 3., 4.],
     'two' : [4., 3., 2., 1.]}

index 默认为 range(n)，其中 n 为数组长度：

In [9]:

pd.DataFrame(d)

Out[9]:

如果传入 index 参数，那么它必须与数组等长：

In [10]:

pd.DataFrame(d, index=['a', 'b', 'c', 'd'])

Out[10]:

从结构数组中构造¶

numpy 支持结构数组的构造：

In [11]:

data = np.zeros((2,), dtype=[('A', 'i4'),('B', 'f4'),('C', 'a10')])
data[:] = [(1,2.,'Hello'), (2,3.,"World")]
 
data

Out[11]:

array([(1, 2.0, 'Hello'), (2, 3.0, 'World')], 
      dtype=[('A', '<i4'), ('B', '<f4'), ('C', 'S10')])

参数处理的方式与数组字典类似：

In [12]:

pd.DataFrame(data)

Out[12]:

In [13]:

pd.DataFrame(data, index=['first', 'second'])

Out[13]:

In [14]:

pd.DataFrame(data, columns=['C', 'A', 'B'])

Out[14]:

从字典列表中构造¶

字典中同一个键的值会被合并到同一列：

In [15]:

data2 = [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]
 
pd.DataFrame(data2)

Out[15]:

In [16]:

pd.DataFrame(data2, index=['first', 'second'])

Out[16]:

In [17]:

pd.DataFrame(data2, columns=['a', 'b'])

Out[17]:

从 Series 中构造¶

相当于将 Series 二维化。

其他构造方法¶

DataFrame.from_dict 从现有的一个字典中构造，DataFrame.from_records 从现有的一个记录数组中构造：

In [18]:

pd.DataFrame.from_records(data, index='C')

Out[18]:

DataFrame.from_items 从字典的 item 对构造：

In [19]:

pd.DataFrame.from_items([('A', [1, 2, 3]), ('B', [4, 5, 6])])

Out[19]:

列操作¶

DataFrame 可以类似于字典一样对列进行操作：

In [20]:

df["one"]

Out[20]:

a     1
b     2
c     3
d   NaN
Name: one, dtype: float64

添加新列：

In [21]:

df['three'] = df['one'] * df['two']
 
df['flag'] = df['one'] > 2
 
df

Out[21]:

可以像字典一样删除：

In [22]:

del df["two"]
 
three = df.pop("three")
 
df

Out[22]:

给一行赋单一值：

In [23]:

df['foo'] = 'bar'
 
df

Out[23]:

如果 index 不一致，那么会只保留公共的部分：

In [24]:

df['one_trunc'] = df['one'][:2]
 
df

Out[24]:

也可以直接插入一维数组，但是数组的长度必须与 index 一致。

默认新列插入位置在最后，也可以指定位置插入：

In [25]:

df.insert(1, 'bar', df['one'])
 
df

Out[25]:

添加一个 test 新列：

In [28]:

df.assign(test=df["one"] + df["bar"])

Out[28]:

索引和选择¶

基本操作：

原文: https://nbviewer.jupyter.org/github/lijin-THU/notes-python/blob/master/12-pandas/12.03-dataframe-in-pandas.ipynb