pandas庫學習筆記（二）DataFrame入門學習

Pandas基本介紹——DataFrame入門學習

 

前篇文章中，小生初步介紹pandas庫中的Series結構的建立與運算，今天小生繼續「死磕本身」爲你們介紹pandas庫的另外一種最爲常見的數據結構DataFrame。

 

DataFrame是二維標記的數據結構(三維結構請看Panel，後面爲你們介紹)，你能夠把它當作一張電子表格或者SQL關係庫中的表格。DataFrame是pandas庫中最爲常見的一種數據結構，正如Series同樣，它也有不少不一樣的建立方法：

• Dict of 1D ndarrays, lists, dicts, or Series
• 2-D numpy.ndarray
• Structured or record ndarray
• A Series
• Another DataFrame

一、  from dict of Series or dicts

DataFrame中的index與Series結構中的index是獨立的。若是輸入數據是一個嵌套的dict結構，系統首先會將內部的dict轉化爲Series。若是初始化時沒有給列名賦值，列名將會默認問dict keys.

 

行標和列標均可以經過index和columns屬性得到。

注：當一個column集合與dict數據同時初始化，此時column集合將取代dict數據中的key值成爲DataFrame的列名。

 

二、  from dict of ndarrays/lists

ndarrays長度必須都是同樣的，若是index手動初始化，index的長度一樣須要與ndarrays同樣長。若是index沒有手動給出，range(n-1)將默認初始化爲index。

 

 

三、  from structured or record array

這種狀況與dict of arrays同樣。

 

 

四、  from a list of dicts

 

五、  from a dict of tuples

能夠經過tuples dictionary建立一個multi-index frame。

 

 

六、  from a Series

DataFrame的index與Series的index一致，若是沒有其餘column名稱給出，DataFrame的column值與Series的一致。

 

 

DataFrame數據對齊運算

一、兩個不一樣的DataFrame進行運算時，DataFrame會根據行標和列標將對應位置的值一一對應運算。

二、DataFrame和Series進行運算時，將會根據Series的index對DataFrame的全部columns進行逐行計算。

三、針對帶有時間序列的數據，DataFrame index也能夠是時間序列，the broadcasting will be column-wise。

暫先總結這些，DataFrame的運算和初始化方法還有不少，這裏就不加贅述，你們能夠參考連接：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.18.1/dsintro.html