這篇我們繼續(xù)來介紹pandas的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，上篇里提到的Series為一維數(shù)組，而此篇的主角DataFrame則為二維數(shù)組，它也同樣可以存放多種類型的數(shù)據(jù)倍踪。
創(chuàng)建DataFrame
pandas提供了兩種創(chuàng)建DataFrame的途徑
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pandas.DataFrame()函數(shù)
可以由Python字典或NumPy的ndarray創(chuàng)建DataFrame
DataFrame函數(shù) -
pandas.concat() 函數(shù)
可以將一組Series組合為一個(gè)DataFrame系宫，也支持多個(gè)DataFrame組合。
Concat函數(shù)
DataFrame有兩個(gè)重要屬性
- index 屬性
索引值惭适，與Series的index屬性類似 -
columns屬性
列名笙瑟，縱向Series的名稱，為DataFrame提供了第二個(gè)維度
index與columns屬性
獲取DataFrame中元素
獲取元素方式與Series基本一致癞志，但有一點(diǎn)你必須時(shí)刻牢記于心往枷，DataFrame是二維的。
過濾DataFrame中元素
使用loc函數(shù)加上普通比較符就可以方便的對(duì)DataFrame中的元素進(jìn)行過濾
列操作
DataFrame支持列的新增與刪除
DataFrame組合
可以使用concat()函數(shù)凄杯，組合兩個(gè)DataFrame
繪圖
使用matplotlib可進(jìn)行方便的繪圖
統(tǒng)計(jì)方法
DataFrame已經(jīng)內(nèi)置了統(tǒng)計(jì)學(xué)方法错洁，可以方便地獲取統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，但與Series不同戒突，需要指定統(tǒng)計(jì)的維度屯碴，通過行還是列進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。
標(biāo)量運(yùn)算
DataFrame支持標(biāo)量膊存，我們可以對(duì)其中所有元素進(jìn)行等比例放大或同時(shí)加減某值导而。
到這里，pandas中Series和DataFrame這兩個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就已經(jīng)介紹完了隔崎，只是介紹了常見的一些用法今艺，更高級(jí)的應(yīng)用大家可以自行去查官網(wǎng)的文檔。
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