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)