DataFrame概念與建立

一 概念
Pandas是一個開源的Python數據分析庫。Pandas把結構化數據分爲了三類：
Series，1維序列，可視做爲沒有column名的、只有一個column的DataFrame；
DataFrame，同Spark SQL中的DataFrame同樣，其概念來自於R語言，爲多column並schema化的2維結構化數據，可視做爲Series的容器（container）；
Panel，爲3維的結構化數據，可視做爲DataFrame的容器；

二 建立DataFrame
#  標準建立
df2 = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),index=['a','b','c','d'], columns=['one','two','three','four'])
print "df2 =", df2

# 用傳入等長列表組成的字典來建立(用DataFrame自帶索引) 自帶列名
data={'c':['1','2'],'a':['5','6']}
df=pd.DataFrame(data)
print "df =", df

# 傳入嵌套字典（字典的值也是字典）建立DataFrame (使用字典內嵌索引) 自帶列名
nest_dict = {'shanghai': {2015: 100, 2016: 101}, 'beijing': {2015: 102, 2016: 103}}
df1=pd.DataFrame(nest_dict)
print "df1 =", df1

# 傳入Series (帶大括號，另外需加列名)
list = ['1', '2', '3', '4']
s= pd.Series(list, index=['a', 'b', 'c', 'd'])
df1=pd.DataFrame({"A": s})
print "df1 =", df1
print df1

三