Pandas:DataFrame对象的基础操作方法

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DataFrame对象的创建，修改，合并

import pandas as pdimport numpy as np

创建DataFrame对象

# 创建DataFrame对象df = pd.DataFrame([1, 2, 3, 4, 5], columns=['cols'], index=['a','b','c','d','e'])print df

 colsa 1b 2c 3d 4e 5

df2 = pd.DataFrame([[1, 2, 3],[4, 5, 6]], columns=['col1','col2','col3'], index=['a','b'])print df2

 col1 col2 col3a 1 2 3b 4 5 6

df3 = pd.DataFrame(np.array([[1,2],[3,4]]), columns=['col1','col2'], index=['a','b'])print df3

col1 col2a 1 2b 3 4

df4 = pd.DataFrame({'col1':[1,3],'col2':[2,4]},index=['a','b'])print df4

 col1 col2a 1 2b 3 4

创建DataFrame对象的数据可以为列表，数组和字典，列名和索引为列表对象

基本操作

# DataFrame对象的基本操作df2.index

Index([u'a', u'b'], dtype='object')

df2.columns

Index([u'col1', u'col2', u'col3'], dtype='object')

# 根据索引查看数据df2.loc['a'] # 索引为ａ这一行的数据# df2.iloc[0] 跟上面的操作等价，一个是根据索引名，一个是根据数字索引访问数据

col1 1col2 2col3 3Name: a, dtype: int64

print df2.loc[['a','b']] # 访问多行数据，索引参数为一个列表对象

col1 col2 col3a 1 2 3b 4 5 6

print df.loc[df.index[1:3]]

colsb 2c 3

# 访问列数据print df2[['col1','col3']]

col1 col3a 1 3b 4 6

计算

# DataFrame元素求和# 默认是对每列元素求和print df2.sum()

col1 5col2 7col3 9dtype: int64

# 行求和print df2.sum(1)

a 6b 15dtype: int64

# 对每个元素乘以２print df2.apply(lambda x:x*2)

col1 col2 col3a 2 4 6b 8 10 12

# 对每个元素求平方(支持ndarray一样的向量化操作)print df2**2

 col1 col2 col3a 1 4 9b 16 25 36

列扩充# 对DataFrame对象进行列扩充df2['col4'] = ['cnn','rnn']print df2

 col1 col2 col3 col4a 1 2 3 cnnb 4 5 6 rnn

# 也可以通过一个新的DataFrame对象来定义一个新列,索引自动对应df2['col5'] = pd.DataFrame(['MachineLearning','DeepLearning'],index=['a','b'])print df2

 col1 col2 col3 col4  col5a 1 2 3 cnn MachineLearningb 4 5 6 rnn DeepLearning

行扩充

# 行进行扩充print df2.append(pd.DataFrame({'col1':7,'col2':8,'col3':9,'col4':'rcnn','col5':'ReinforcementLearning'},index=['c']))

 col1 col2 col3 col4   col5a 1 2 3 cnn MachineLearningb 4 5 6 rnn  DeepLearningc 7 8 9 rcnn ReinforcementLearning

注意！

# 如果在进行　行扩充时候没有，指定ｉｎｄｅｘ的参数，索引会被数字取代print df2.append({'col1':10,'col2':11,'col3':12,'col4':'frnn','col5':'DRL'},ignore_index=True)

 col1 col2 col3 col4  col50 1 2 3 cnn MachineLearning1 4 5 6 rnn DeepLearning2 10 11 12 frnn  DRL

# 以上的行扩充，并没有真正修改，df2这个DataFrame对象，除非df2 = df2.append(pd.DataFrame({'col1':7,'col2':8,'col3':9,'col4':'rcnn','col5':'ReinforcementLearning'},index=['c']))print df2

 col1 col2 col3 col4   col5a 1 2 3 cnn MachineLearningb 4 5 6 rnn  DeepLearningc 7 8 9 rcnn ReinforcementLearningc 7 8 9 rcnn ReinforcementLearning

print df2.loc['c']

 col1 col2 col3 col4   col5c 7 8 9 rcnn ReinforcementLearningc 7 8 9 rcnn ReinforcementLearning

DataFrame对象的合并

# DataFrame 对象的合并df_a = pd.DataFrame(['wang','jing','hui','is','a','master'],columns=['col6'],index=['a','b','c','d','e','f'])print df_a

 col6a wangb jingc huid ise af master

# 默认合并,只保留dfb中的全部索引dfb = pd.DataFrame([1,2,4,5,6,7],columns=['col1'],index=['a','b','c','d','f','g'])print dfb.join(df_a)

 col1 col6a 1 wangb 2 jingc 4 huid 5 isf 6 masterg 7 NaN

# 默认合并之接受索引已经存在的值# 通过指定参数 how，指定合并的方式print dfb.join(df_a,how='inner') # 合并两个DataFrame对象的交集

 col1 col6a 1 wangb 2 jingc 4 huid 5 isf 6 master

# 合并两个DataFrame对象的并集print dfb.join(df_a,how='outer')

col1 col6a 1.0 wangb 2.0 jingc 4.0 huid 5.0 ise NaN af 6.0 masterg 7.0 NaN

以上这篇Pandas:DataFrame对象的基础操作方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。