DataFrame
一、何為DataFrame?
- DataFrame是一個(gè)表格型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它由一組有序的列組成舒萎；它有行索引，也有列索引蹭沛，可以被看做由Series組成的字典（共用同一個(gè)索引）
二臂寝、如何創(chuàng)建DataFrame?
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1,2],[3,4]])
df1 = pd.DataFrame([[1,2],[3,4]],columns=['zhang','li'],index=['a','b'])
df2 = pd.DataFrame({'zhang':[1,3],'li':[2,4]})
df3 = pd.DataFrame({'zhang':[1,3],'li':[2,4]},columns=['zhang','li','hu'],index=['a','b'])
df4 = pd.DataFrame({'zhang':{'a':1,'b':3},'li':{'a':2,'b':4}},columns=['zhang','li','hu'],index=['a','b','c'])
- 參數(shù)columns用于調(diào)整列的順序、創(chuàng)造新列
三摊灭、DataFrame的屬性
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values屬性：df.values
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index屬性：df.index
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columns屬性：df.columns
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name屬性：df.columns.name,df.index.name
四咆贬、DataFrame的選取
- 獲取整列：
df4.zhang(推薦)、df4['zhang']帚呼、df4.loc[:,'zhang']掏缎、df4.iloc[:,0]、df4.loc[:,['zhang','li']]煤杀、df4.iloc[:,:2]眷蜈、df4[['zhang','li']]
- 獲取整行：
df4.loc['a',:]、df4.iloc[0,:]沈自、df4.loc[['a','b'],:]酌儒、df4.loc['a':'b',:]、df4.iloc[:2,:]枯途、df4[:2]（常省略表示所有列的'：'號(hào)）
- 獲取子DataFrame：
df4.loc['a':'b','zhang':'li']今豆、df4.iloc[:2,:2]
- 獲取元素值：
df4.loc['a','zhang']、df4.iloc[0,0]
- 基于條件獲热嵩：
df4[df4 < 3]、df4[df4.zhang < 2]（基于列內(nèi)容獲取子DataFrame）
五异逐、DataFrame的索引字段ix
- 近似于集成了索引字段
loc捶索、iloc以及條件獲取的功能
六、DataFrame的修改
- 列的修改：
df3.hu = 3灰瞻、df3.hu = [3,5]（標(biāo)量或序列）
- 行的修改：
df3.ix['a'] = 6腥例、df3.ix['a'] = [6,7,8]（標(biāo)量或序列）
- 修改列/行中部分?jǐn)?shù)據(jù)可以傳入特定索引的Series
- 為不存在的列賦值會(huì)創(chuàng)造出新列：
df3['wang'] = 8；注意：df3.wang = 8不能創(chuàng)造新列
- 為不存在的行賦值會(huì)創(chuàng)造出新行：
df3.ix['c'] = 9
- 刪除某列：
del df3['wang'] 酝润、df3.drop('wang',axis=1)燎竖；注意：del df3.wang不能刪除某列
- 刪除某行：
df3.drop('c')
七、 兩個(gè)繪圖小知識(shí)點(diǎn)
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Series要销、DataFrame的index默認(rèn)被用來(lái)繪制X軸,可通過(guò)use_False=False禁用該功能
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DataFrame列的name被用作圖例的標(biāo)題
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