1. # -*- coding: utf-8 -*-
  2. import numpy as np
  3.  
  4. student = np.dtype({'names':['name', 'age', 'weight'], 'formats': ['S32', 'i', 'f']}, align = True)
  5. a = np.array([("Zhang", 32, 65.5), ("Wang", 24, 55.2)], dtype = student)
  6. a
  7. Out[48]:
  8. array([(b'Zhang', 32, 65.5 ), (b'Wang', 24, 55.20000076)],
  9. dtype={'names':['name','age','weight'], 'formats':['S32','<i4','<f4'], 'offsets':[0,32,36], 'itemsize':40, 'aligned':True})

DataFrame

一个Datarame表示一个表格,类似电子表格的数据结构,包含一个经过排序的列表集,它们没一个都可以有不同的类型值(数字,字符串,布尔等等)。Datarame有行和列的索引;它可以被看作是一个Series的字典(每个Series共享一个索引)。与其它你以前使用过的(如Rdata.frame )类似Datarame的结构相比,在DataFrame里的面向行和面向列的操作大致是对称的。在底层,数据是作为一个或多个二维数组存储的,而不是列表,字典,或其它一维的数组集合。

因为DataFrame在内部把数据存储为一个二维数组的格式,因此你可以采用分层索引以表格格式来表示高维的数据。分层索引是pandas中许多更先进的数据处理功能的关键因素。

构建DataFrame

字典或NumPy数组

最常用的一个是用一个相等长度列表的字典或NumPy数组:

import pandas as pd

  1. data = {'state': ['Ohio', 'Ohio', 'Ohio', 'Nevada', 'Nevada'],
  2. 'year': [2000, 2001, 2002, 2001, 2002],
  3. 'pop': [1.5, 1.7, 3.6, 2.4, 2.9]}
  4. frame = DataFrame(data)
  1. frame[‘next'] = 0 # 增加一列next,默认值为0

frame.to_csv("C:\\mytest.csv")

参考:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/18010307

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