Pandas DataFrame构造简析

参考书籍：《利用Python进行数据分析》

DataFrame简介：

　　DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。跟其他类似的数据结构相比（如R的data.frame），DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是平衡的。其实，DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。

　　导入python库：

import numpy as np
import pandas as pd

DataFrame构造：

　　1：直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成的字典；

dict = {
    "key1": value1;
    "key2": value2;
    "key3": value3;

}

　　注意：key 会被解析为列数据，value 会被解析为行数据。

>>> data = {
...     ‘state‘: [‘Ohio‘, ‘Ohio‘, ‘Ohio‘, ‘Nevada‘, ‘Nevada‘],
...     ‘year‘: [2000, 2001, 2002, 2001, 2002],
...     ‘pop‘: [1.5, 1.7, 3.6, 2.4, 2.9]
... }

>>> pd.DataFrame(data)
   pop   state  year
0  1.5    Ohio  2000
1  1.7    Ohio  2001
2  3.6    Ohio  2002
3  2.4  Nevada  2001
4  2.9  Nevada  2002

　　 主动指定列排序方式：

>>> pd.DataFrame(data, columns=[‘year‘, ‘state‘, ‘pop‘])
   year   state  pop
0  2000    Ohio  1.5
1  2001    Ohio  1.7
2  2002    Ohio  3.6
3  2001  Nevada  2.4
4  2002  Nevada  2.9

　　此处 0-1位自动生成的列索引，当然了也可以主动指定。

>>> pd.DataFrame(data, columns=[‘year‘, ‘state‘, ‘pop‘], index=[‘one‘, ‘two‘, ‘three‘, ‘four‘, ‘five‘])
       year   state  pop
one    2000    Ohio  1.5
two    2001    Ohio  1.7
three  2002    Ohio  3.6
four   2001  Nevada  2.4
five   2002  Nevada  2.9

　　需要注意的是：将列表或数组赋值给某个列时，其长度必须跟DataFrame的长度相匹配！！否则会报ValueError。

>>> pd.DataFrame(data, columns=[‘year‘, ‘state‘, ‘pop‘], index=[‘one‘, ‘two‘, ‘three‘, ‘four‘]) ValueError: Shape of passed values is (3, 5), indices imply (3, 4)

　　2：传入一个由嵌套的字典；

　　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。

>>> dict = {
...     "key1": {
...         "subkey1": 1,
...         "subkey2": 2,
...         "subkey3": 3,
...     },
...     "key2": {
...         "subkey1": 4,
...         "subkey2": 5,
...         "subkey3": 6,
...     },
...     "key3": {
...         "subkey1": 7,
...         "subkey2": 8,
...         "subkey3": 9,
...     },
... }

>>> pd.DataFrame(dict)
         key1  key2  key3
subkey1     1     4     7
subkey2     2     5     8
subkey3     3     6     9

　　请务必保证嵌套字典的key的一致性，不然的话，数据会异常，但不会显式的报错，而是显示出NaN,

>>> dict = {
...     "key1": {
...         "subkey1111111111111111": 1,
...         "subkey2": 2,
...         "subkey3": 3,
...     },
...     "key2": {
...         "subkey1": 4,
...         "subkey2": 5,
...         "subkey3": 6,
...     },
...     "key3": {
...         "subkey1": 7,
...         "subkey2": 8,
...         "subkey3": 9,
...     },
... }
>>> pd.DataFrame(dict)
                        key1  key2  key3
subkey1                  NaN   4.0   7.0
subkey1111111111111111   1.0   NaN   NaN
subkey2                  2.0   5.0   8.0
subkey3                  3.0   6.0   9.0

　　3：传入一个二维nd.array；

>>> s = [[1,2],[3,4]]>>> np.array(s)array([[1, 2],　　　  　[3, 4]])>>> pd.DataFrame(np.array(s))

   0  1
0  1  2
1  3  4

　　当然了你也可以主动指定行和列索引（不赘述）：

>>> pd.DataFrame(np.array(s),index=[‘one‘, ‘two‘], columns=[‘year‘, ‘state‘])
     year  state
one     1      2
two     3      4

　　4：传入其他的数据（初始化方式基本类似）；

原文地址：https://www.cnblogs.com/JansXin/p/8110472.html