Pandas：DataFrame对象的基础操作

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