pandas学习笔记-DataFrame（2）

另一种常见的数据形式是嵌套字典（也就是字典的字典）：

pop = {'Nevada':{2001:2.4,2002:2.9},'Ohio'  :{2000:1.5,2001:1.7,2002:3.6}}

如果将它传给DataFrame，它就会被解释为：外层字典的键作为列，内层键则作为行索引：

frame3 = pd.DataFrame(pop)
print frame3

输出结果Nevada  Ohio
2000     NaN   1.5
2001     2.4   1.7
2002     2.9   3.6

当然，也可以对该结果进行转置：

print frame3.T

输出结果2000  2001  2002
Nevada   NaN   2.4   2.9
Ohio     1.5   1.7   3.6

内层字典的键会被合并、排序以形成最终的索引。如果显式指定了索引，则不会这样：

frame4 = pd.DataFrame(pop,index=[2001,2002,2003])
print frame4

输出结果Nevada  Ohio
2001     2.4   1.7
2002     2.9   3.6
2003     NaN   NaN

由Series组成的字典差不多也是一样的用法：

pdata = {'Ohio':frame3['Ohio'][:2],
         'Nevada':frame3['Nevada'][:2]}
frame4 = pd.DataFrame(pdata)
print frame4

      Nevada  Ohio
2000     NaN   1.5
2001     2.4   1.7

如果设置了DataFrame的index和column的name属性，则这些信息也会被显示出来：

frame3.index.name = 'year'
frame3.columns.name = 'state'
print frame3

输出结果
state  Nevada  Ohio
year
2000      NaN   1.5
2001      2.4   1.7
2002      2.9   3.6

跟Series一样，values属性也会以二维ndarray的形式返回DataFrame中的数据：

print frame3.values

输出结果
[[ nan  1.5][ 2.4  1.7][ 2.9  3.6]]

如果DataFrame各个列的数据类型不同，则值数组的数据类型就会选用能兼容所有列的数据类型

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