其中,我最喜欢的是通过二维ndarray创建DataFrame,因为代码敲得最少:
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|
import
pandas as pd
import
numpy as np
df
=
pd.DataFrame(np.random.randn(
3
,
4
))
df
0
1
2
3
0
0.236175
-
0.394792
-
0.171866
0.304012
1
0.651926
0.989046
0.160389
0.482936
2
-
1.039824
0.401105
-
0.492714
-
1.220438
|
当然你还可以参考我的这篇文章从mysql数据库或者csv文件中载入数据到dataframe。
dataframe中index用来标识行,column标识列,shape表示维度。
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df.index
df.columns
df.shape
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通过describe方法,我们可以对df中的数据有个大概的了解:
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|
df.describe()
0
1
2
3
count
3.000000
3.000000
3.000000
3.000000
mean
-
0.050574
0.331786
-
0.168064
-
0.144496
std
0.881574
0.694518
0.326568
0.936077
min
-
1.039824
-
0.394792
-
0.492714
-
1.220438
25
%
-
0.401824
0.003156
-
0.332290
-
0.458213
50
%
0.236175
0.401105
-
0.171866
0.304012
75
%
0.444051
0.695076
-
0.005739
0.393474
max
0.651926
0.989046
0.160389
0.482936
|
2. 数据select, del, update。
按照列名select:
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2
3
4
5
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df[
0
]
0
0.236175
1
0.651926
2
-
1.039824
|
按照行数select:
1
|
df[:
3
]
#选取前3行
|
按照索引select:
1
2
3
4
5
6
|
df.loc[
0
]
0
0.236175
1
-
0.394792
2
-
0.171866
3
0.304012
|
按照行数和列数select:
1
2
3
4
5
|
df.iloc[
3
]
#选取第3行
df.iloc[
2
:
4
]
#选取第2到第3行
df.iloc[
0
,
1
]
#选取第0行1列的元素
dat.iloc[:
2
, :
3
]
#选取第0行到第1行,第0列到第2列区域内的元素
df1.iloc[[
1
,
3
,
5
],[
1
,
3
]]
#选取第1,3,5行,第1,3列区域内的元素
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删除某列:
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6
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del
df[
0
]
df
1
2
3
0
-
0.394792
-
0.171866
0.304012
1
0.989046
0.160389
0.482936
2
0.401105
-
0.492714
-
1.220438
|
删除某行:
1
2
3
4
5
|
df.drop(
0
)
1
2
3
1
0.989046
0.160389
0.482936
2
0.401105
-
0.492714
-
1.220438
|
3.运算。
基本运算:
1
2
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4
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df[
4
]
=
df[
1
]
+
df[
2
]
1
2
3
4
0
-
0.394792
-
0.171866
0.304012
-
0.566659
1
0.989046
0.160389
0.482936
1.149435
2
0.401105
-
0.492714
-
1.220438
-
0.091609
|
map运算,和python中的map有些类似:
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2
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4
|
df[
4
].
map
(
int
)
0
0
1
1
2
0
|
apply运算:
1
2
3
4
5
6
|
df.
apply
(
sum
)
1
0.995359
2
-
0.504192
3
-
0.433489
4
0.491167
|
4. Group by 操作。
pandas中的group by 操作是我的最爱,不用把数据导入excel或者mysql就可以进行灵活的group by 操作,简化了分析过程。
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|
df[
0
]
=
[
'A'
,
'A'
,
'B'
]
df
1
2
3
4
0
0
-
0.394792
-
0.171866
0.304012
-
0.566659
A
1
0.989046
0.160389
0.482936
1.149435
A
2
0.401105
-
0.492714
-
1.220438
-
0.091609
B
g
=
df.groupby([
0
])
g.size()
A
2
B
1
g.
sum
()
1
2
3
4
0
A
0.594254
-
0.011478
0.786948
0.582776
B
0.401105
-
0.492714
-
1.220438
-
0.091609
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5. 导出到csv文件
dataframe可以使用to_csv方法方便地导出到csv文件中,如果数据中含有中文,一般encoding指定为”utf-8″,否则导出时程序会因为不能识别相应的字符串而抛出异常,index指定为False表示不用导出dataframe的index数据。
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|
df.to_csv(file_path, encoding
=
'utf-8'
, index
=
False
)
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