Pandas数据结构Dataframe：基本概念及创建
"二维数组"Dataframe：是一个表格型的数据结构，包含一组有序的列，其列的值类型可以是数值、字符串、布尔值等。Dataframe中的数据以一个或多个二维块存放，不是列表、字典或一维数组结构。
Dataframe 数据结构介绍
# Dataframe 数据结构
# Dataframe是一个表格型的数据结构，“带有标签的二维数组”。
# Dataframe带有index（行标签）和columns（列标签）
data = {'name':['Jack','Tom','Mary'],
'age':[18,19,20],
'gender':['m','m','w']}
frame = pd.DataFrame(data)
print(frame)
print(type(frame))
print(frame.index,'\n该数据类型为：',type(frame.index))
print(frame.columns,'\n该数据类型为：',type(frame.columns))
print(frame.values,'\n该数据类型为：',type(frame.values))
# 查看数据，数据类型为dataframe
# .index查看行标签
# .columns查看列标签
# .values查看值，数据类型为ndarrayage gender name
0 18 m Jack
1 19 m Tom
2 20 w Mary
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)
该数据类型为： <class 'pandas.indexes.range.RangeIndex'>
Index(['age', 'gender', 'name'], dtype='object')
该数据类型为： <class 'pandas.indexes.base.Index'>
[[18 'm' 'Jack']
[19 'm' 'Tom']
[20 'w' 'Mary']]
该数据类型为： <class 'numpy.ndarray'>创建方法：pandas.Dataframe()
1、由数组/list组成的字典
data1 = {'a':[1,2,3],
'b':[3,4,5],
'c':[5,6,7]}
data2 = {'one':np.random.rand(3),
'two':np.random.rand(3)} # 这里如果尝试 'two':np.random.rand(4) 会怎么样？
print(data1)
print(data2)
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)
print(df1)
print(df2)
# 由数组/list组成的字典 创建Dataframe，columns为字典key，index为默认数字标签
# 字典的值的长度必须保持一致！
df1 = pd.DataFrame(data1, columns = ['b','c','a','d'])
print(df1)
df1 = pd.DataFrame(data1, columns = ['b','c'])
print(df1)
# columns参数：可以重新指定列的顺序，格式为list，如果现有数据中没有该列（比如'd'），则产生NaN值
# 如果columns重新指定时候，列的数量可以少于原数据
df2 = pd.DataFrame(data2, index = ['f1','f2','f3']) # 这里如果尝试 index = ['f1','f2','f3','f4'] 会怎么样？
print(df2)
# index参数：重新定义index，格式为list，长度必须保持一致{'a': [1, 2, 3], 'c': [5, 6, 7], 'b': [3, 4, 5]}
{'one': array([ 0.00101091, 0.08807153, 0.58345056]), 'two': array([ 0.49774634, 0.16782565, 0.76443489])}
a b c
0 1 3 5
1 2 4 6
2 3 5 7
one two
0 0.001011 0.497746
1 0.088072 0.167826
2 0.583451 0.764435
b c a d
0 3 5 1 NaN
1 4 6 2 NaN
2 5 7 3 NaN
b c
0 3 5
1 4 6
2 5 7
one two
f1 0.001011 0.497746
f2 0.088072 0.167826
f3 0.583451 0.7644352、由Series组成的字典
# 字典的键生成的是columns
data1 = {'one':pd.Series(np.random.rand(2)),
'two':pd.Series(np.random.rand(3))} # 没有设置index的Series
data2 = {'one':pd.Series(np.random.rand(2), index = ['a','b']),
'two':pd.Series(np.random.rand(3),index = ['a','b','c'])} # 设置了index的Series
print(data1)
print(data2)
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)
print(df1)
print(df2)
# 由Seris组成的字典 创建Dataframe，columns为字典key，index为Series的标签（如果Series没有指定标签，则是默认数字标签）
# Series可以长度不一样，生成的Dataframe会出现NaN值{'one': 0 0.892580
1 0.834076
dtype: float64, 'two': 0 0.301309
1 0.977709
2 0.489000
dtype: float64}
{'one': a 0.470947
b 0.584577
dtype: float64, 'two': a 0.122659
b 0.136429
c 0.396825
dtype: float64}
one two
0 0.892580 0.301309
1 0.834076 0.977709
2 NaN 0.489000
one two
a 0.470947 0.122659
b 0.584577 0.136429
c NaN 0.396825# 如果想让字典键变成index，可以通过from_dict的方式，并同时设置orient参数为index
df = pd.DataFrame.from_dict({'A': [1, 2, 3], 'B': [2, 4, 6]}, orient='index', columns=['a', 'b', 'c'])
print(df)
# 结果：
a b c
A 1 2 3
B 2 4 63、由字典组成的字典
data = {'Jack':{'math':90,'english':89,'art':78},
'Marry':{'math':82,'english':95,'art':92},
'Tom':{'math':78,'english':67}}
df1 = pd.DataFrame(data)
print(df1)
# 由字典组成的字典创建Dataframe，columns为字典的key，index为子字典的key
df2 = pd.DataFrame(data, columns = ['Jack','Tom','Bob'])
df3 = pd.DataFrame(data, index = ['a','b','c'])
print(df2)
print(df3)
# columns参数可以增加和减少现有列，如出现新的列，值为NaN
# index在这里和之前不同，并不能改变原有index，如果指向新的标签，值为NaN （非常重要！）Jack Marry Tom
art 78 92 NaN
english 89 95 67.0
math 90 82 78.0
Jack Tom Bob
art 78 NaN NaN
english 89 67.0 NaN
math 90 78.0 NaN
Jack Marry Tom
a NaN NaN NaN
b NaN NaN NaN
c NaN NaN NaN4、通过二维数组直接创建
ar = np.random.rand(9).reshape(3,3)
print(ar)
df1 = pd.DataFrame(ar)
df2 = pd.DataFrame(ar, index = ['a', 'b', 'c'], columns = ['one','two','three']) # 可以尝试一下index或columns长度不等于已有数组的情况
print(df1)
print(df2)
# 通过二维数组直接创建Dataframe，得到一样形状的结果数据，如果不指定index和columns，两者均返回默认数字格式
# index和colunms指定长度与原数组保持一致[[ 0.54492282 0.28956161 0.46592269]
[ 0.30480674 0.12917132 0.38757672]
[ 0.2518185 0.13544544 0.13930429]]
0 1 2
0 0.544923 0.289562 0.465923
1 0.304807 0.129171 0.387577
2 0.251819 0.135445 0.139304
one two three
a 0.544923 0.289562 0.465923
b 0.304807 0.129171 0.387577
c 0.251819 0.135445 0.1393045、由字典组成的列表
data = [{'one': 1, 'two': 2}, {'one': 5, 'two': 10, 'three': 20}]
print(data)
df1 = pd.DataFrame(data)
df2 = pd.DataFrame(data, index = ['a','b'])
df3 = pd.DataFrame(data, columns = ['one','two'])
print(df1)
print(df2)
print(df3)
# 由字典组成的列表创建Dataframe，columns为字典的key，index不做指定则为默认数组标签
# colunms和index参数分别重新指定相应列及行标签[{'one': 1, 'two': 2}, {'one': 5, 'three': 20, 'two': 10}]
one three two
0 1 NaN 2
1 5 20.0 10
one three two
a 1 NaN 2
b 5 20.0 10
one two
0 1 2
1 5 106、从元祖创立
t =((1,0,0,0,),(2,3,0,0,),(4,5,6,0,),(7,8,9,10,))
df1 = pd.DataFrame(t)
df2 = pd.DataFrame(t,index=['A','B','C','D'],columns=['A','B','C','D'])0 1 2 3
0 1 0 0 0
1 2 3 0 0
2 4 5 6 0
3 7 8 9 1
A B C D
A 1 0 0 0
B 2 3 0 0
C 4 5 6 0
D 7 8 9 10
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