利用python数据分析panda学习笔记之DataFrame
2 DataFrame
a:通过传入一个等长的列表构成DataFrame 自动加上索引
- data={'state':['ohio','ohio','ohio','Nevada','Nevada'],
- 'year':[,,,,],
- 'pop':[1.5,1.7,3.6,2.1,2.9]}
- frame=DataFrame(data)
b:指定顺序序列(之前是按照默认排序)
- DataFrame(data,columns=['year','state','pop'])
c:传入数据的时候列不存在 那么就是NAN
d:从DataFrame中获取一个series
- frame2.year
e:赋值方式修改列
- frame2['debt']=16.5
- frame2
f:赋值的时候如果传入一个Series,那么可以进行精确的匹配,空位为缺省值
- var = Series([-1.2,-1.5,-1.7],index=['two','four','five'])
- frame2['debt']=var
- frame2
g:为不存在列进行赋值,那么会创建一个新的列。删除用del
- #为不存在的列进行赋值 那么会创建一个新列
- frame2['eastern']=frame2.state=='ohio'
- frame2
- #删除列
- del frame2['eastern']
2 传入的是字典的字典--->外层字典键作为列,内层键作为行索引,此时内层字典的键会被合并
- #传入的是字典的字典
- pop={'Nevada':{:2.4,:2.9},
- 'ohio':{:1.5,:1.7,:3.6}}
- frame3=DataFrame(pop)
a:进行装置 --->frame3.T
b:如果设置了Dataframe的index和columns的name属性 这些会被显示出来
- #如果设置了Dataframe的index和columns的name属性 这些会被显示出来
- frame3.index.name='year';
- frame3.columns.name='state'
- frame3
c:values会以二维ndarray返回---->frame3.values
3 索引对象(续)
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