Python3快速入門（十三）——Pandas數據結構
Python3快速入門（十三）——Pandas數據結構
1、Pandas數據結構簡介
Pandas有三種主要數據結構，Series、DataFrame、Panel。
Series是帶有標籤的一維數組，能夠保存任何數據類型（整數，字符串，浮點數，Python對象等），軸標籤統稱爲索引（index）。
DataFrame是帶有標籤的二維數據結構，具備index（行標籤）和columns（列標籤）。若是傳遞index或columns，則會用於生成的DataFrame的index或columns。
Panel是一個三維數據結構，由items、major_axis、minor_axis定義。items（條目），即軸0，每一個條目對應一個DataFrame；major_axis（主軸），即軸1，是每一個DataFrame的index（行）；minor_axis（副軸），即軸2，是每一個DataFrame的columns（列）。數組
2、Series
一、Series簡介
Series是可以保存任何類型數據(整數，字符串，浮點數，Python對象等)的一維標記數組，軸標籤統稱爲index（索引）。
series是一種一維數據結構，每個元素都帶有一個索引，其中索引能夠爲數字或字符串。Series結構名稱：
數據結構
二、Series對象構造
Series構造函數以下：pandas.Series( data, index, dtype, copy)
data：構建Series的數據，能夠是ndarray，list，dict，constants。
index：索引值必須是惟一的和散列的，與數據的長度相同。 若是沒有索引被傳遞，默認爲np.arange(n)。
dtype：數據類型，若是沒有，將推斷數據類型。
copy：是否複製數據，默認爲false。
（1）建立一個空的 Seriesapp
import pandas as pd
if __name__ == "__main__":
s = pd.Series()
print(s)
# output:
# Series([], dtype: float64)
（2）使用ndarray建立Series
使用ndarray做爲數據時，傳遞的索引必須與ndarray具備相同的長度。 若是沒有傳遞索引值，那麼默認的索引是range(n)，其中n是數組長度，即[0,1,2,3…. range(len(array))-1] - 1]。dom
import pandas as pd
import numpy as np
if __name__ == "__main__":
data = np.array(['a', 1, 2, 4, 6])
s = pd.Series(data,index=[101, 102, 103, 'hello', 'world'])
print(s)
# output:
# 101 a
# 102 1
# 103 2
# hello 4
# world 6
# dtype: object
不傳遞任何索引時，默認分配從0到len(data)-1的索引。ide
import pandas as pd
import numpy as np
if __name__ == "__main__":
data = np.array(['a', 1, 2, 4, 6])
s = pd.Series(data)
print(s)
# output:
# 0 a
# 1 1
# 2 2
# 3 4
# 4 6
# dtype: object
（3）使用字典建立Series
使用字典(dict)做爲數據時，若是沒有指定索引，則按排序順序取得字典鍵以構造索引。 若是傳遞索引，索引中與標籤對應的數據中的值將被取出。函數
import pandas as pd
if __name__ == "__main__":
data = {'a': 1, 2: 'hello', 'b': 'hello world'}
s = pd.Series(data)
print(s)
# output:
# a 1
# 2 hello
# b hello world
# dtype: object
傳遞索引時，索引順序保持不變，缺乏的元素使用NaN(不是數字)填充。code
import pandas as pd
if __name__ == "__main__":
data = {'a': 1, 2: 'hello', 'b': 'hello world', "hello": "world"}
s = pd.Series(data, index=['a', 'b', "hello", 'd'])
print(s)
# output:
# a 1
# b hello world
# hello world
# d NaN
# dtype: object
（4）使用標量建立Series
使用標量值做爲數據，則必須提供索引，會重複標量值以匹配索引的長度。對象
import pandas as pd
if __name__ == "__main__":
s = pd.Series(100, index=[1, 2, 3])
print(s)
# output:
# 1 100
# 2 100
# 3 100
# dtype: int64
（5）使用list、tuple建立Series
使用list、tuple做爲數據時，傳遞的索引必須與list、tuple具備相同的長度。 若是沒有傳遞索引值，那麼默認的索引是range(n)，其中n是list的長度，即[0,1,2,3…. range(len(list))-1] - 1]。blog
import pandas as pd
if __name__ == "__main__":
s = pd.Series([1, 2, 3, "hello"])
print(s)
# output:
# 0 1
# 1 2
# 2 3
# 3 hello
# dtype: object
三、Series數據的訪問
Series中的數據可使用有序序列的方式進行訪問。排序
import pandas as pd
if __name__ == "__main__":
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(s[0])
print(s[-1])
print(s[-3:])
# output:
# 1
# 5
# c 3
# d 4
# e 5
# dtype: int64
Series像一個固定大小的字典，能夠經過索引標籤獲取和設置值，使用索引標籤值檢索單個元素，使用索引標籤值列表檢索多個元素。若是使用不包含在索引內的標籤，則會出現異常。
import pandas as pd
if __name__ == "__main__":
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
s['a'] = 101
print(s['a'])
print(s[0])
print(s[['a', 'b', 'e']])
# output:
# 101
# 101
# a 101
# b 2
# e 5
# dtype: int64
四、Series屬性
Series對象的屬性和方法以下：
Series.axes：返回行軸標籤列表
Series.dtype：返回對象的數據類型
Series.empty：若是對象爲空，返回True
Series.ndim：返回底層數據的維數，默認爲1
Series.size：返回基礎數據中的元素數
Series.values：將對象做爲ndarray返回
Series.head()：返回前n行
Series.tail()：返回後n行
import pandas as pd
if __name__ == "__main__":
s = pd.Series(["Bauer", 30, 90], index=['Name', 'Age', 'Score'])
print("Series=================")
print(s)
print("axes===================")
print(s.axes)
print("dtype==================")
print(s.dtype)
print("empty==================")
print(s.empty)
print("ndim===================")
print(s.ndim)
print("size===================")
print(s.size)
print("values=================")
print(s.values)
print("head()=================")
print(s.head(2))
print("tail()=================")
print(s.tail(2))
# output:
# Series=================
# Name Bauer
# Age 30
# Score 90
# dtype: object
# axes===================
# [Index(['Name', 'Age', 'Score'], dtype='object')]
# dtype==================
# object
# empty==================
# False
# ndim===================
# 1
# size===================
# 3
# values=================
# ['Bauer' 30 90]
# head()=================
# Name Bauer
# Age 30
# dtype: object
# tail()=================
# Age 30
# Score 90
# dtype: object
3、DataFrame
一、DataFrame簡介
數據幀(DataFrame)是二維的表格型數據結構，即數據以行和列的表格方式排列，DataFrame是Series的容器。
DataFrame的結構名稱以下：
二、DataFrame的特色
數據幀(DataFrame)的功能特色以下：
（1）底層數據列是不一樣的類型
（2）大小可變
（3）標記軸(行和列)
（4）能夠對行和列執行算術運算
三、DataFrame對象構造
pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)
data：構建DataFrame的數據，能夠是ndarray，series，map，lists，dict，constant和其它DataFrame。
index：行索引標籤，若是沒有傳遞索引值，索引默認爲np.arrange(n)。
columns：列索引標籤，若是沒有傳遞索列引值，默認列索引是np.arange(n)。
dtype：每列的數據類型。
copy：若是默認值爲False，則此命令(或任何它)用於複製數據。
（1）建立空的DataFrame
import pandas as pd
if __name__ == "__main__":
df = pd.DataFrame()
print(df)
# output:
# Empty DataFrame
# Columns: []
# Index: []
（2）使用list建立DataFrame
使用單個列表或嵌套列表做爲數據建立DataFrame時，若是不指定index或columns，默認使用range(len(list))做爲index，對於單列表，默認columns=[0]，對於嵌套列表，默認columns爲內層列表的長度的range。
import pandas as pd
if __name__ == "__main__":
data = [1, 2, 3, 4, 5]
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c', 'h', 'e'], columns=['A'])
print(df)
# output:
# 0
# 0 1
# 1 2
# 2 3
# 3 4
# 4 5
# A
# a 1
# b 2
# c 3
# h 4
# e 5
指定index或columns時，index的長度必須與list長度匹配，columns的長度必須與list的內層列表長度匹配，不然將報錯。
import pandas as pd
if __name__ == "__main__":
data = [['Alex', 25], ['Bob', 26], ['Bauer', 24]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])
print(df)
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'], dtype=float)
print(df)
# output:
# Name Age
# 0 Alex 25
# 1 Bob 26
# 2 Bauer 24
# Name Age
# 0 Alex 25.0
# 1 Bob 26.0
# 2 Bauer 24.0
（3）使用ndarray和list的字典建立DataFrame
使用ndarray、list組成的字典做爲數據建立DataFrame時，全部的ndarray、list必須具備相同的長度。若是傳遞index，則index的長度必須等於ndarray、list的長度，columns爲字典的key組成的集合。若是沒有傳遞index，則默認狀況下，index將爲range(n)，其中n爲list或ndarray長度。
import pandas as pd
if __name__ == "__main__":
data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'], 'Age': [28, 34, 29, 42]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
df = pd.DataFrame(data, index=['rank1', 'rank2', 'rank3', 'rank4'])
print(df)
# output:
# Name Age
# 0 Tom 28
# 1 Jack 34
# 2 Steve 29
# 3 Ricky 42
# Name Age
# rank1 Tom 28
# rank2 Jack 34
# rank3 Steve 29
# rank4 Ricky 42
（4）使用字典列表建立DataFrame
使用字典列表做爲數據建立DataFrame時，默認使用range（len（list））做爲index，字典鍵的集合做爲columns，若是字典沒有相應鍵值對，其值使用NaN填充。當指定columns時，若是columns使用字典鍵集合之外元素做爲columns的元素，則使用NaN進行填充，並提取出columns指定的數據源字典中相應的鍵值對。
import pandas as pd
if __name__ == "__main__":
data = [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
df = pd.DataFrame(data, index=['first', 'second'], columns=['a', 'b', 'c', 'A', 'B'])
print(df)
# output:
# a b c
# 0 1 2 NaN
# 1 5 10 20.0
# a b c A B
# first 1 2 NaN NaN NaN
# second 5 10 20.0 NaN NaN
（5）使用Series字典建立DataFrame
使用Series字典做爲數據建立DataFrame時，獲得的DataFrame的index是全部Series的index的並集，字典鍵的集合做爲columns。
import pandas as pd
if __name__ == "__main__":
data = {'one': pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
'two': pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
df = pd.DataFrame(data, columns=['one', 'two'])
print(df)
df = pd.DataFrame(data, columns=['one', 'two', 'three'])
print(df)
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c', 'A'], columns=['one', 'two', 'three'])
print(df)
# output:
# one two
# a 1.0 1
# b 2.0 2
# c 3.0 3
# d NaN 4
# one two three
# a 1.0 1 NaN
# b 2.0 2 NaN
# c 3.0 3 NaN
# d NaN 4 NaN
# one two three
# a 1.0 1.0 NaN
# b 2.0 2.0 NaN
# c 3.0 3.0 NaN
# A NaN NaN NaN
四、DataFrame列操做
經過字典鍵能夠進行列選擇，獲取DataFrame中的一列數據。
import pandas as pd
if __name__ == "__main__":
data = {'one': pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
'two': pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
df = pd.DataFrame(data, columns=['one', 'two'])
print(df)
print(df['one'])
# output:
# one two
# a 1.0 1
# b 2.0 2
# c 3.0 3
# d NaN 4
# a 1.0
# b 2.0
# c 3.0
# d NaN
# Name: one, dtype: float64
經過向DataFrame增長相應的鍵和Series值，能夠爲DataFrame增長一列。
import pandas as pd
if __name__ == "__main__":
data = {'one': pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
'two': pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
df = pd.DataFrame(data, columns=['one', 'two'])
print(df)
df['three'] = pd.Series([10, 20, 30], index=['a', 'b', 'c'])
print(df)
df['four'] = df['one'] + df['three']
print(df)
# output:
# one two
# a 1.0 1
# b 2.0 2
# c 3.0 3
# d NaN 4
# one two three
# a 1.0 1 10.0
# b 2.0 2 20.0
# c 3.0 3 30.0
# d NaN 4 NaN
# one two three four
# a 1.0 1 10.0 11.0
# b 2.0 2 20.0 22.0
# c 3.0 3 30.0 33.0
# d NaN 4 NaN NaN
經過del能夠刪除DataFrame的列。
import pandas as pd
if __name__ == "__main__":
data = {'one': pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
'two': pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd']),
'three': pd.Series([10, 20, 30], index=['a', 'b', 'c'])}
df = pd.DataFrame(data, columns=['one', 'two', 'three'])
print(df)
del(df['two'])
print(df)
# output:
# one two three
# a 1.0 1 10.0
# b 2.0 2 20.0
# c 3.0 3 30.0
# d NaN 4 NaN
# one three
# a 1.0 10.0
# b 2.0 20.0
# c 3.0 30.0
# d NaN NaN
五、DataFrame行選擇
DataFrame行選擇能夠經過將行標籤傳遞給loc函數來選擇行，也能夠經過將整數位置傳遞給iloc()函數來選擇行，返回Series，Series的名稱是檢索的標籤，Series的index爲DataFrame的columns。
import pandas as pd
if __name__ == "__main__":
data = {'one': pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
'two': pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd']),
'three': pd.Series([10, 20, 30], index=['a', 'b', 'c'])}
df = pd.DataFrame(data, columns=['one', 'two', 'three'])
print(df.loc['a'])
print(df.iloc[0])
# output:
# one 1.0
# two 1.0
# three 10.0
# Name: a, dtype: float64
# one 1.0
# two 1.0
# three 10.0
# Name: a, dtype: float64
DataFrame多行選擇能夠經過使用:運算符對DataFrame進行行切片操做，選擇多行。
import pandas as pd
if __name__ == "__main__":
data = {'one': pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
'two': pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd']),
'three': pd.Series([10, 20, 30], index=['a', 'b', 'c'])}
df = pd.DataFrame(data, columns=['one', 'two', 'three'])
print(df)
print(df[2:4])
# output:
# one two three
# a 1.0 1 10.0
# b 2.0 2 20.0
# c 3.0 3 30.0
# d NaN 4 NaN
# one two three
# c 3.0 3 30.0
# d NaN 4 NaN
DataFrame的行追加經過append函數實現。
import pandas as pd
if __name__ == "__main__":
df = pd.DataFrame([["Bauer", 20], ["Jack", 30]], index=["rank1", "rank2"], columns=['Name', 'Age'])
df2 = pd.DataFrame([["Alex", 18], ["Bob", 28]], index=["rank3", "rank3"], columns=['Name', 'Age'])
df = df.append(df2)
print(df)
# output:
# Name Age
# rank1 Bauer 20
# rank2 Jack 30
# rank3 Alex 18
# rank3 Bob 28
DataFrame的行刪除經過將索引標籤傳遞給drop函數進行行刪除， 若是標籤重複，則會刪除多行。
import pandas as pd
if __name__ == "__main__":
df = pd.DataFrame([["Bauer", 20], ["Jack", 30]], index=["rank1", "rank2"], columns=['Name', 'Age'])
df2 = pd.DataFrame([["Alex", 18], ["Bob", 28]], index=["rank3", "rank3"], columns=['Name', 'Age'])
df = df.append(df2)
print(df)
df = df.drop("rank2")
print(df)
# output:
# Name Age
# rank1 Bauer 20
# rank2 Jack 30
# rank3 Alex 18
# rank3 Bob 28
# Name Age
# rank1 Bauer 20
# rank3 Alex 18
# rank3 Bob 28
六、DataFrame屬性
DataFrame對象的屬性和方法以下：
DataFrame.T：轉置行和列
DataFrame.axes：返回一個列，行軸標籤和列軸標籤做爲惟一的成員。
DataFrame.dtypes：返回對象的數據類型
DataFrame.empty：若是NDFrame徹底爲空，返回True
DataFrame.ndim：返回軸/數組維度的大小
DataFrame.shape：返回表示DataFrame維度的元組
DataFrame.size：返回DataFrame的元素數
DataFrame.values：將對象做爲ndarray返回
DataFrame.head()：返回前n行
DataFrame.tail()：返回後n行
import pandas as pd
if __name__ == "__main__":
df = pd.DataFrame([["Bauer", 30, 90], ['Jack', 32, 98], ['Bob', 28, 78]], columns=['Name', 'Age', 'Score'])
print("DataFrame=================")
print(df)
print("T======================")
print(df.T)
print("axes===================")
print(df.axes)
print("dtypes==================")
print(df.dtypes)
print("empty==================")
print(df.empty)
print("ndim===================")
print(df.ndim)
print("shape==================")
print(df.shape)
print("size===================")
print(df.size)
print("values=================")
print(df.values)
print("head()=================")
print(df.head(2))
print("tail()=================")
print(df.tail(2))
# output:
# DataFrame=================
# Name Age Score
# 0 Bauer 30 90
# 1 Jack 32 98
# 2 Bob 28 78
# T======================
# 0 1 2
# Name Bauer Jack Bob
# Age 30 32 28
# Score 90 98 78
# axes===================
# [RangeIndex(start=0, stop=3, step=1), Index(['Name', 'Age', 'Score'], dtype='object')]
# dtypes==================
# Name object
# Age int64
# Score int64
# dtype: object
# empty==================
# False
# ndim===================
# 2
# shape==================
# (3, 3)
# size===================
# 9
# values=================
# [['Bauer' 30 90]
# ['Jack' 32 98]
# ['Bob' 28 78]]
# head()=================
# Name Age Score
# 0 Bauer 30 90
# 1 Jack 32 98
# tail()=================
# Name Age Score
# 1 Jack 32 98
# 2 Bob 28 78
4、Panel
一、Panel簡介
Panel 是三維的數據結構，是DataFrame的容器，Panel的3個軸以下：
items - axis 0，每一個項目對應於內部包含的數據幀(DataFrame)。
major_axis - axis 1，是每一個數據幀(DataFrame)的索引(行)。
minor_axis - axis 2，是每一個數據幀(DataFrame)的列。
二、Panel對象構建
pandas.Panel(data, items, major_axis, minor_axis, dtype, copy)
data：構建Panel的數據，採起各類形式，如：ndarray，series，map，lists，dict，constant和另外一個數據幀(DataFrame)。
items：axis=0
major_axis：axis=1
minor_axis：axis=2
dtype：每列的數據類型
copy：複製數據，默認 - false
（1）建立空Panel
import pandas as pd
if __name__ == "__main__":
p = pd.Panel()
print(p)
# output:
# class 'pandas.core.panel.Panel'>
# Dimensions: 0 (items) x 0 (major_axis) x 0 (minor_axis)
# Items axis: None
# Major_axis axis: None
# Minor_axis axis: None
（2）使用3D ndarray建立Panel
import pandas as pd
import numpy as np
if __name__ == "__main__":
data = np.random.rand(2, 4, 5)
p = pd.Panel(data, items=["item1", "item2"], major_axis=[1, 2, 3, 4], minor_axis=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(p)
print("item1")
print(p["item1"])
print(p.major_xs(2))
print(p.minor_xs('b'))
# output:
# <class 'pandas.core.panel.Panel'>
# Dimensions: 2 (items) x 4 (major_axis) x 5 (minor_axis)
# Items axis: item1 to item2
# Major_axis axis: 1 to 4
# Minor_axis axis: a to e
# item1
# a b c d e
# 1 0.185626 0.976123 0.566263 0.273208 0.675442
# 2 0.209664 0.205190 0.217200 0.158447 0.400683
# 3 0.499591 0.963321 0.759330 0.089930 0.362824
# 4 0.723158 0.585642 0.629246 0.886086 0.493039
# item1 item2
# a 0.209664 0.592154
# b 0.205190 0.661562
# c 0.217200 0.743716
# d 0.158447 0.055882
# e 0.400683 0.245760
# item1 item2
# 1 0.976123 0.630320
# 2 0.205190 0.661562
# 3 0.963321 0.741791
# 4 0.585642 0.729366
（3）使用DataFrame字典建立Panel
import pandas as pd
import numpy as np
if __name__ == "__main__":
data = {'Table1': pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3),
index=['rank1', 'rank2', 'rank3', 'rank4'],
columns=['Name', 'Age', 'Score']),
'Table2': pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3),
index=['rank1', 'rank2', 'rank3', 'rank4'],
columns=['Name', 'Age', 'Score']
)
}
p = pd.Panel(data)
print(p)
# output:
# <class 'pandas.core.panel.Panel'>
# Dimensions: 2 (items) x 4 (major_axis) x 3 (minor_axis)
# Items axis: Table1 to Table2
# Major_axis axis: rank1 to rank4
# Minor_axis axis: Name to Score
三、Panel數據索引
使用Items訪問Panel能夠獲取相應的DataFrame。
import pandas as pd
import numpy as np
if __name__ == "__main__":
data = {'Table1': pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3),
index=['rank1', 'rank2', 'rank3', 'rank4'],
columns=['Name', 'Age', 'Score']),
'Table2': pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3),
index=['rank1', 'rank2', 'rank3', 'rank4'],
columns=['Name', 'Age', 'Score']
)
}
p = pd.Panel(data)
print(p['Table1'])
# output:
# Name Age Score
# rank1 -1.240644 -0.820041 1.656150
# rank2 1.830655 -0.258068 -0.728560
# rank3 1.268695 1.259693 -1.005151
# rank4 -0.139876 0.611589 2.343394
使用panel.major_axis(key)函數訪問Panel數據，須要傳遞Major_axis的值做爲key，返回DataFrame，DataFrame的index爲Minor_axis，columns爲Items。
import pandas as pd
import numpy as np
if __name__ == "__main__":
data = {'Table1': pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3),
index=['rank1', 'rank2', 'rank3', 'rank4'],
columns=['Name', 'Age', 'Score']),
'Table2': pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3),
index=['rank1', 'rank2', 'rank3', 'rank4'],
columns=['Name', 'Age', 'Score']
)
}
p = pd.Panel(data)
print(p.major_xs('rank2'))
# output:
# Table1 Table2
# Name 1.664996 0.326820
# Age 0.952639 0.686095
# Score -0.473985 -0.343404
使用panel.minor_axis(key)函數訪問Panel數據，須要傳遞Minor_axis的值做爲key，返回DataFrame，DataFrame的index爲Major_axis，columns爲Items。
import pandas as pd
import numpy as np
if __name__ == "__main__":
data = {'Table1': pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3),
index=['rank1', 'rank2', 'rank3', 'rank4'],
columns=['Name', 'Age', 'Score']),
'Table2': pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3),
index=['rank1', 'rank2', 'rank3', 'rank4'],
columns=['Name', 'Age', 'Score']
)
}
p = pd.Panel(data)
print(p.minor_xs('Name'))
# output:
# Table1 Table2
# rank1 -1.314702 -0.198485
# rank2 0.055324 0.295646
# rank3 -0.352192 -0.523549
# rank4 -4.002903 -0.577389
四、Panel屬性
Panel對象的屬性和方法以下：
Panel.T：轉置行和列
Panel.axes：返回一個列，行軸標籤和列軸標籤做爲惟一的成員。
Panel.dtypes：返回對象的數據類型
Panel.empty：若是NDFrame徹底爲空，返回True
Panel.ndim：返回軸/數組維度的大小
Panel.shape：返回表示DataFrame維度的元組
Panel.size：返回DataFrame的元素數
Panel.values：將對象做爲ndarray返回
import pandas as pd
import numpy as np
if __name__ == "__main__":
array1 = np.random.randn(4, 3)
array2 = np.random.randn(4, 3)
data = {'Table1': pd.DataFrame(array1,
index=['rank1', 'rank2', 'rank3', 'rank4'],
columns=['Name', 'Age', 'Score']),
'Table2': pd.DataFrame(array2,
index=['rank1', 'rank2', 'rank3', 'rank4'],
columns=['Name', 'Age', 'Score']
)
}
p = pd.Panel(data)
print("panel=================")
print(p)
print("axes===================")
print(p.axes)
print("dtypes==================")
print(p.dtypes)
print("empty==================")
print(p.empty)
print("ndim===================")
print(p.ndim)
print("shape==================")
print(p.shape)
print("size===================")
print(p.size)
print("values=================")
print(p.values)
print(p["Table1"])
print(array1)
# output:
# panel=================
# <class 'pandas.core.panel.Panel'>
# Dimensions: 2 (items) x 4 (major_axis) x 3 (minor_axis)
# Items axis: Table1 to Table2
# Major_axis axis: rank1 to rank4
# Minor_axis axis: Name to Score
# axes===================
# [Index(['Table1', 'Table2'], dtype='object'), Index(['rank1', 'rank2', 'rank3', 'rank4'], dtype='object'), Index(['Name', 'Age', 'Score'], dtype='object')]
# dtypes==================
# Table1 float64
# Table2 float64
# dtype: object
# empty==================
# False
# ndim===================
# 3
# shape==================
# (2, 4, 3)
# size===================
# 24
# values=================
# [[[ 0.22914664 -0.88176603 0.48050365]
# [-0.15099586 0.23380446 0.20165317]
# [-0.13652604 1.08191771 0.60361811]
# [-0.81742392 -0.09018878 1.62892609]]
#
# [[-0.72965894 0.58207009 0.15309812]
# [ 0.06467707 1.13494668 -0.19074456]
# [-0.53869056 1.28244925 -0.01832724]
# [-0.26831567 0.65912009 0.38607594]]]
# Name Age Score
# rank1 0.229147 -0.881766 0.480504
# rank2 -0.150996 0.233804 0.201653
# rank3 -0.136526 1.081918 0.603618
# rank4 -0.817424 -0.090189 1.628926
# [[ 0.22914664 -0.88176603 0.48050365]
# [-0.15099586 0.23380446 0.20165317]
# [-0.13652604 1.08191771 0.60361811]
# [-0.81742392 -0.09018878 1.62892609]]
- 1. Python3快速入門（十五）——Pandas數據處理
- 2. Python3快速入門（十四）——Pandas數據讀取
- 3. Python3快速入門（十一）——Python3數據庫操做
- 4. Python3數據分析——（2）Pandas快速入門基礎
- 5. 【Pandas】快速入門pandas
- 6. Pandas快速入門
- 7. Python3快速入門（三）——Python3標準數據類型
- 8. Python3快速入門（三）Python3標準數據類型
- 9. pandas入門(十三)
- 10. Python3快速入門
- 更多相關文章...
- • SQL 快速參考 - SQL 教程
- • Eclipse 快速修復 - Eclipse 教程
- • YAML 入門教程
- • Flink 數據傳輸及反壓詳解
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
- 1. 升級Gradle後報錯Gradle‘s dependency cache may be corrupt (this sometimes occurs
- 2. Smarter, Not Harder
- 3. mac-2019-react-native 本地環境搭建(xcode-11.1和android studio3.5.2中Genymotion2.12.1 和VirtualBox-5.2.34 )
- 4. 查看文件中關鍵字前後幾行的內容
- 5. XXE萌新進階全攻略
- 6. Installation failed due to: ‘Connection refused: connect‘安卓studio端口占用
- 7. zabbix5.0通過agent監控winserve12
- 8. IT行業UI前景、潛力如何？
- 9. Mac Swig 3.0.12 安裝
- 10. Windows上FreeRDP-WebConnect是一個開源HTML5代理，它提供對使用RDP的任何Windows服務器和工作站的Web訪問