pandas的数据结构series、dataframe
2018-03-05 19:27
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一)属性
series:
一组数组(列表或元组),series除了一组数据外还包括一组索引(即只有行索引),索引可自行定义也可利用Series(),自动生成索引;
dataframe:
是表格型数据,既有行索引又有列索引,每列数据可以为不同类型数据(数值、字符串、布尔型值),可利用DataFrame(其他数据,dataframe属性)指定dataframe的属性创建dataframe。三)实例
3.1 创建series及其属性展示实例代码
在构建DataFrame时,最常用的就是先创建一个data,data一般可以是字典和数组,再用a=DataFrame(data)来转换为DataFrame结构。在DataFrame(data)时也可以同时传入index和columns参数,两个参数必须是list列表型1)由数组、列表或元组组成的字典:,每个序列变成DataFrame的一列,所有序列的长度必须相同
代码
1)由series构成的dataframe,可以合成原series索引,也可以自定义索引,但索引长度要和dataframe行数一致
2)由其他dataframe组成的dataframe,当自定义索引与原来dataframe不一样时,新的dataframe会增加自定义索引行,其values=nan。
series :.index,.values, .name,.index.name dataframe :.columns, .index,.values二)创建方法
series:
一组数组(列表或元组),series除了一组数据外还包括一组索引(即只有行索引),索引可自行定义也可利用Series(),自动生成索引;
dataframe:
是表格型数据,既有行索引又有列索引,每列数据可以为不同类型数据(数值、字符串、布尔型值),可利用DataFrame(其他数据,dataframe属性)指定dataframe的属性创建dataframe。三)实例
3.1 创建series及其属性展示实例代码
#创建series import pandas as pd obj_list=[1,2,3,4] obj_tuple=(4,5,6,7) obj_dict={'a':[1,2],'b':[2,3],'c':[3,4],'d':[4,5]} obj_series_list=pd.Series(obj_list)#通过列表创建series obj_series_tuple=pd.Series(obj_tuple,index=list('abcd'))#通过元组创建series obj_series_dict=pd.Series(obj_dict)#通过字典创建series #定义属性 obj_series_list.index.name='zimu' obj_series_list.name='data' print "#通过列表创建series" print obj_series_list print "#通过元组创建series" print obj_series_tuple print "#通过字典创建series" print obj_series_dict #显示series类型及属性 print type(obj_series_list),obj_series_list.dtype print obj_series_list.index,obj_series_list.index.name print obj_series_list.values,obj_series_list.name运行结果
#通过列表创建series zimu 0 1 1 2 2 3 3 4 Name: data, dtype: int64 #通过元组创建series a 4 b 5 c 6 d 7 dtype: int32 #通过字典创建series a [1, 2] b [2, 3] c [3, 4] d [4, 5] dtype: object <class 'pandas.core.series.Series'> int64 RangeIndex(start=0, stop=4, step=1, name=u'zimu') zimu [1 2 3 4] data3.2创建dataframe及其属性展示实例
在构建DataFrame时,最常用的就是先创建一个data,data一般可以是字典和数组,再用a=DataFrame(data)来转换为DataFrame结构。在DataFrame(data)时也可以同时传入index和columns参数,两个参数必须是list列表型1)由数组、列表或元组组成的字典:,每个序列变成DataFrame的一列,所有序列的长度必须相同
代码
#创建dataframe import pandas as pd import numpy as np obj_dict={'a':[1,2],'b':[2,3],'c':[3,4],'d':[4,5]} obj_array=np.array([[1,2,3,4],[3,4,5,6]]) obj_series_1=pd.Series([11,12,13,14]) obj_series_2=pd.Series([21,22,23,24]) obj_dataframe_dict=pd.DataFrame(obj_dict)#通过字典创建dataframe obj_dataframe_array=pd.DataFrame(obj_array,index=['one','two'])#通过矩阵创建dataframe obj_dataframe_series=pd.DataFrame([obj_series_1,obj_series_2])#通过series创建dataframe obj_dataframe_dataframe=pd.DataFrame(obj_dataframe_series,index=[0,1,'one'],columns=[0,1,2,'a'])#通过其他dataframe创建dataframe print "#通过字典创建dataframe" print obj_dataframe_dict print "#通过矩阵创建dataframe" print obj_dataframe_array print "#通过series创建dataframe" print obj_dataframe_series print "#通过其他dataframe创建dataframe" print obj_dataframe_dataframe #dataframe属性 print obj_dataframe_dataframe.dtypes print obj_dataframe_dataframe.values print obj_dataframe_dataframe.columns print obj_dataframe_dataframe.index运行结果
#通过字典创建dataframe a b c d 0 1 2 3 4 1 2 3 4 5 #通过矩阵创建dataframe 0 1 2 3 one 1 2 3 4 two 3 4 5 6 #通过series创建dataframe 0 1 2 3 0 11 12 13 14 1 21 22 23 24 #通过其他dataframe创建dataframe 0 1 2 a 0 11.0 12.0 13.0 NaN 1 21.0 22.0 23.0 NaN one NaN NaN NaN NaN 0 float64 1 float64 2 float64 a float64 dtype: object [[ 11. 12. 13. nan] [ 21. 22. 23. nan] [ nan nan nan nan]] Index([0, 1, 2, u'a'], dtype='object') Index([0, 1, u'one'], dtype='object')注意:
1)由series构成的dataframe,可以合成原series索引,也可以自定义索引,但索引长度要和dataframe行数一致
2)由其他dataframe组成的dataframe,当自定义索引与原来dataframe不一样时,新的dataframe会增加自定义索引行,其values=nan。
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