pandas基础(part2)--DataFrame
2024-05-08 23:10:50
学习笔记，这个笔记以例子为主。
开发工具：Spyder
文章目录
- 数据框DateFrame
- 数据结构操作(举例)
- 列访问
- 列添加
- 列删除
- 行访问
- 行添加
- 行删除
- 修改DataFrame中的数据
- DataFrame常用属性
数据框DateFrame
DataFrame是一个类似于表格的数据类型，可以理解为一个二维数组，索引有两个维度，可更改。
- DataFrame的特点
①列可以是不同的类型
②大小可变
③标记轴(行和列)
④可以对行和列执行算术运算
- 语法
import numpy as np
import pandas as pd#创建一个空的DataFrame对象
df = pd.DataFrame()#从列表创建DataFrame
data = [['A', 9], ['B', 12], ['C', 15]]
df = pd.DataFrame(data)#从字典创建DataFrame
data = [{'A':1, 'B':2}, {'A':3, 'B':4, 'C':5}]
df = pd.DataFrame(data)
- 例子1(列表构造方式)
代码1：
import numpy as np
import pandas as pd#从列表创建DataFrame
data = [['Ada', 9], ['Black', 12], ['Jack', 15]]
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
结果1：
0 1
0 Ada 9
1 Black 12
2 Jack 15
代码2(设置列名)：
data = [['Ada', 9], ['Black', 12], ['Jack', 15]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['name', 'age'])
print(df)
print('-'*10)
print(df.dtypes)
结果2：
name age
0 Ada 9
1 Black 12
2 Jack 15
----------
name object
age int64
dtype: object
代码3(设置数据类型)：
data = [['Ada', 9], ['Black', 12], ['Jack', 15]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['name', 'age'],dtype = float)
print(df)
print('-'*10)
print(df.dtypes)
结果3：
name age
0 Ada 9.0
1 Black 12.0
2 Jack 15.0
----------
name object
age float64
dtype: object
- 例子2(字典构造方式)
代码1：
import pandas as pddata = {'name':['Ada', 'Tom','Black', 'Jack'],'age':[9, 19, 12, 15]}df = pd.DataFrame(data)
print(df)
结果1：
age name
0 9 Ada
1 19 Tom
2 12 Black
3 15 Jack
备注：字典无序，所以构成dataframe类型时，列会自动的按照列名的首字母排序
代码2(设置行名)：
df = pd.DataFrame(data, index = ['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df)
结果2：
age name
A 9 Ada
B 19 Tom
C 12 Black
D 15 Jack
代码3：
df = pd.DataFrame(data, index = pd.date_range('2020-01-01', periods = 4))
print(df)
结果3：
age name
2020-01-01 9 Ada
2020-01-02 19 Tom
2020-01-03 12 Black
2020-01-04 15 Jack
- 例子3(字典的其他构造方式)
代码1：
import pandas as pddata = [{'A':1, 'B':2}, {'A':3, 'B':4, 'C':5}]
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
结果1：
A B C
0 1 2 NaN
1 3 4 5.0
代码2：
import pandas as pddata = {'A':pd.Series([1, 2, 3], index = ['one', 'two', 'three']),'B':pd.Series([1, 2, 3, 4], index = ['one', 'two', 'three', 'four'])}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
结果2：
A B
four NaN 4
one 1.0 1
three 3.0 3
two 2.0 2
数据结构操作(举例)
列访问
DataFrame的单列数据为一个Series。根据DataFrame的定义可以知晓DataFrame是一个带有标签的二维数组，每个标签相当每一列的列名。
- 例子
①访问单列
代码：
import pandas as pddata = {'A':pd.Series([1, 2, 3], index = ['one', 'two', 'three']),'B':pd.Series([1, 2, 3, 4], index = ['one', 'two', 'three', 'four']),'C':pd.Series([6, 7, 8, 9], index = ['one', 'two', 'three', 'four'])}
df = pd.DataFrame(data)
#print('-'*10)
print(df['A'], '\n',type(df['A']))
结果：
four NaN
one 1.0
three 3.0
two 2.0
Name: A, dtype: float64 <class 'pandas.core.series.Series'>
②访问多列
代码：
import pandas as pddata = {'A':pd.Series([1, 2, 3], index = ['one', 'two', 'three']),'B':pd.Series([1, 2, 3, 4], index = ['one', 'two', 'three', 'four']),'C':pd.Series([6, 7, 8, 9], index = ['one', 'two', 'three', 'four'])}
df = pd.DataFrame(data)print(df[['C', 'B']])
结果：
C B
four 9 4
one 6 1
three 8 3
two 7 2
列添加
DataFrame添加一列的方法非常简单，只需要新建一个列索引。并对该索引下的数据进行赋值操作即可。
- 例子
代码：
import pandas as pddata = {'name':['Ada', 'Tom','Black', 'Jack'],'age':[9, 19, 12, 15]}df = pd.DataFrame(data, index = ['a1', 'a2', 'a3', 'a4'])
df['weight'] = pd.Series([8, 4, 5, 6], index = ['a1', 'a2', 'a3', 'a4'])print(df)
结果：
age name weight
a1 9 Ada 8
a2 19 Tom 4
a3 12 Black 5
a4 15 Jack 6
列删除
删除某列数据需要用到pandas提供的方法pop()。
- 例子
代码：
import pandas as pddata = {'name':['Ada', 'Tom','Black', 'Jack'],'age':[9, 19, 12, 15],'weight':[8, 4, 5, 6],'hight':[20, 35, 30, 33]}df = pd.DataFrame(data, index = ['a1', 'a2', 'a3', 'a4'])print(df)
print('-'*20)#del 方法，删除一列
del(df['weight'])
print(df)
print('-'*20)#pop方法，删除一列
df.pop('hight')
print(df)
结果：
age hight name weight
a1 9 20 Ada 8
a2 19 35 Tom 4
a3 12 30 Black 5
a4 15 33 Jack 6
--------------------age hight name
a1 9 20 Ada
a2 19 35 Tom
a3 12 30 Black
a4 15 33 Jack
--------------------age name
a1 9 Ada
a2 19 Tom
a3 12 Black
a4 15 Jack
行访问
- 例子1(切片
:)
代码：
import pandas as pddata = {'name':['Ada', 'Tom','Black', 'Jack'],'age':[9, 19, 12, 15],'weight':[8, 4, 5, 6],'hight':[20, 35, 30, 33]}df = pd.DataFrame(data, index = ['a1', 'a2', 'a3', 'a4'])print(df)
print('-'*20)
print(df[1:3])
结果：
age hight name weight
a1 9 20 Ada 8
a2 19 35 Tom 4
a3 12 30 Black 5
a4 15 33 Jack 6
--------------------age hight name weight
a2 19 35 Tom 4
a3 12 30 Black 5
- 例子2(
loc方法)
loc方法是针对DataFrame索引名称的切片方法，在下面的例子中，我们演示一下loc方法的使用。
代码：
import pandas as pddata = {'name':['Ada', 'Tom','Black', 'Jack'],'age':[9, 19, 12, 15],'weight':[8, 4, 5, 6],'hight':[20, 35, 30, 33]}df = pd.DataFrame(data, index = ['a1', 'a2', 'a3', 'a4'])print(df)
print('-'*20)
print(df.loc['a2'], '\n',type(df.loc['a2']))
print('-'*20)
print(df.loc[['a1', 'a3']])
结果：
age hight name weight
a1 9 20 Ada 8
a2 19 35 Tom 4
a3 12 30 Black 5
a4 15 33 Jack 6
--------------------
age 19
hight 35
name Tom
weight 4
Name: a2, dtype: object <class 'pandas.core.series.Series'>
--------------------age hight name weight
a1 9 20 Ada 8
a3 12 30 Black 5
备注：只获取一行，则拿到的是Series。
- 例子3(
iloc方法)
iloc方法和loc区别是iloc接受的必须是行索引和列索引的下标,在下面的例子中，我们演示一下loc方法的使用。
代码：
import pandas as pddata = {'name':['Ada', 'Tom','Black', 'Jack'],'age':[9, 19, 12, 15],'weight':[8, 4, 5, 6],'hight':[20, 35, 30, 33]}df = pd.DataFrame(data, index = ['a1', 'a2', 'a3', 'a4'])print(df.iloc[2])
print('-'*20)
print(df.iloc[[1, 3]])
结果：
age 12
hight 30
name Black
weight 5
Name: a3, dtype: object
--------------------age hight name weight
a2 19 35 Tom 4
a4 15 33 Jack 6
行添加
- 例子
代码：
import pandas as pddf1 = pd.DataFrame([['Huang', 7], ['Bai', 8]],columns = ['name', 'age'])df2 = pd.DataFrame([['Bunny', 5], ['Tim', 9]],columns = ['name', 'age'])print(df1)
print('-'*15)
df = df1.append(df2)
print(df)
print('-'*15)
print(df.loc[0])
结果：
name age
0 Huang 7
1 Bai 8
---------------name age
0 Huang 7
1 Bai 8
0 Bunny 5
1 Tim 9
---------------name age
0 Huang 7
0 Bunny 5
由结果可知，进行行添加后，行标会出现重复的状况，如果按照行标进行行查询，则可能会找到多行数据。我们可以重建索引，解决索引重复问题。
行删除
使用索引标签从DataFrame中删除或者删除行。如果标签重复，则会删除多行。
- 例子
代码：
import pandas as pddf1 = pd.DataFrame([['Huang', 7], ['Bai', 8]],columns = ['name', 'age'])df2 = pd.DataFrame([['Bunny', 5], ['Tim', 9]],columns = ['name', 'age'])df = df1.append(df2)
print(df)
print('-'*15)
#删除index为1的行
df = df.drop(1)
print(df)
结果：
name age
0 Huang 7
1 Bai 8
0 Bunny 5
1 Tim 9
---------------name age
0 Huang 7
0 Bunny 5
修改DataFrame中的数据
更改DataFrame中的数据,原理是将要修改的这部分数据提取出来，重新赋值为新的数据.
- 例子
代码：
import pandas as pddf = pd.DataFrame([['Huang', 7], ['Bai', 8],['Black', 9]],columns = ['name', 'age'])print(df)
print('-'*15)df['name'][2] = 'Tim'
print(df)
备注:df["Name"][2]是先拿到name列(Series类型)，再拿到第3行。
结果：
name age
0 Huang 7
1 Bai 8
2 Black 9
---------------name age
0 Huang 7
1 Bai 8
2 Tim 9
DataFrame常用属性
| 编号 | 属性或方法 | 描述 |
|---|---|---|
| 1 |
axes
|
返回 行/列 标签（index）列表。 |
| 2 |
dtype
|
返回对象的数据类型(dtype)。
|
| 3 |
empty
|
如果Series为空，则返回True。
|
| 4 |
ndim
|
返回底层数据的维数，默认定义：1。
|
| 5 |
size
|
返回基础数据中的元素数。 |
| 6 |
values
|
将系列作为ndarray返回。
|
| 7 |
head()
|
返回前n行。
|
| 8 |
tail()
|
返回最后n行。
|
- 例子
代码：
import pandas as pddata = {'name':['Ada', 'Tom','Black', 'Jack'],'age':[9, 19, 12, 15],'weight':[8, 4, 5, 6],'hight':[20, 35, 30, 33]}df = pd.DataFrame(data, index = ['a1', 'a2', 'a3', 'a4'])print(df, '\n')
print(df.axes, '\n')
print(df['age'].dtype, '\n')
print(df.empty, '\n')
print(df.ndim, '\n')
print(df.size, '\n')
print(df.values, '\n')
print(df.head(3), '\n') # df的前三行
print(df.tail(3), '\n') # df的后三行
结果：
age hight name weight
a1 9 20 Ada 8
a2 19 35 Tom 4
a3 12 30 Black 5
a4 15 33 Jack 6 [Index(['a1', 'a2', 'a3', 'a4'], dtype='object'), Index(['age', 'hight', 'name', 'weight'], dtype='object')] int64 False 2 16 [[9 20 'Ada' 8][19 35 'Tom' 4][12 30 'Black' 5][15 33 'Jack' 6]] age hight name weight
a1 9 20 Ada 8
a2 19 35 Tom 4
a3 12 30 Black 5 age hight name weight
a2 19 35 Tom 4
a3 12 30 Black 5
a4 15 33 Jack 6
- 例子2(describe)
代码1：
import pandas as pddata = {'name':['Ada', 'Tom','Black', 'Jack', 'Bai'],'age':[9, 19, 12, 15, 10],'weight':[8, 4, 5, 6, 7],'hight':[20, 35, 30, 33, 28]}df = pd.DataFrame(data, index = ['a1', 'a2', 'a3', 'a4', 'a5'])print(df.describe())
结果1：
age hight weight
count 5.000000 5.00000 5.000000
mean 13.000000 29.20000 6.000000
std 4.062019 5.80517 1.581139
min 9.000000 20.00000 4.000000
25% 10.000000 28.00000 5.000000
50% 12.000000 30.00000 6.000000
75% 15.000000 33.00000 7.000000
max 19.000000 35.00000 8.000000
由结果可知，df.describe()将数值型数据的统计量计算出来了。
代码2：
print(df.describe(include = ['object']))
结果2：
name
count 5
unique 5
top Jack
freq 1
由结果可知，df.describe(include = [“object”])是对分类型(这里不是很确定，标记一下) 的数据进行描述性统计分析。
代码3：
print(df.describe(include = ['number']))
结果3：
age hight weight
count 5.000000 5.00000 5.000000
mean 13.000000 29.20000 6.000000
std 4.062019 5.80517 1.581139
min 9.000000 20.00000 4.000000
25% 10.000000 28.00000 5.000000
50% 12.000000 30.00000 6.000000
75% 15.000000 33.00000 7.000000
max 19.000000 35.00000 8.000000
由结果可知df.describe(include = [“number”])是对数值型的数据进行描述性统计分析，上述结果与结果1相同。
代码4：
print(df.describe(include = ['number', 'object']))
结果4：
age hight name weight
count 5.000000 5.00000 5 5.000000
unique NaN NaN 5 NaN
top NaN NaN Bai NaN
freq NaN NaN 1 NaN
mean 13.000000 29.20000 NaN 6.000000
std 4.062019 5.80517 NaN 1.581139
min 9.000000 20.00000 NaN 4.000000
25% 10.000000 28.00000 NaN 5.000000
50% 12.000000 30.00000 NaN 6.000000
75% 15.000000 33.00000 NaN 7.000000
max 19.000000 35.00000 NaN 8.000000结果4基本上可以说，是结果2和结果3的堆叠。
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