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来源：互联网发布：c语言头文件里写什么编辑：程序博客网时间：2024/05/19 16:05

1.简介

DataFrame提供的是一个类似表的结构，由多个Series组成，而Series在DataFrame中叫columns，即：DataFrame提供的是非一维矩阵。如图所示index：索引；a,b均为column，等同于两个个Series组成该矩阵。小白一枚，理解有错望指导改正。

2.部分操作

2.1 numpy中的array与pandas中的Series得到的结果是一致。

程序：

#coding:utf-8import pandas as pdimport numpy as nps1 = np.array([2,3,4,5])s2 = np.array([5,6,7,8])print pd.DataFrame([s1,s2])print '*'*40t1 = pd.Series([2,3,4,5])t2 = pd.Series([5,6,7,8])print pd.DataFrame([t1,t2])

结果：

2.2 value为Series的字典结构；

程序：

#coding:utf-8import pandas as pdimport numpy as nps1 = np.array([2,3,4,5])s2 = np.array([5,6,7,8])print pd.DataFrame({'A':s1,'B':s2})

结果：

注：若创建使用的参数中，array、Series长度不一样时，对应index的value值若不存在则为NaN

2.3 if-then操作（.ix[]）:

.ix[条件，then执行的区域]

eg：

#coding:utf-8import pandas as pdimport numpy as nps1 = np.array([2,3,4,5])s2 = np.array([5,6,7,8])m = pd.DataFrame({'A':s1,'B':s2},index=['A','B','C','D'])m.ix[m.A>2,'B'] = -2print m

2.4 numpy.where()操作

numpy.where（条件，then，else）

eg：

#coding:utf-8import pandas as pdimport numpy as nps1 = np.array([2,3,4,5])s2 = np.array([5,6,7,8])m = pd.DataFrame({'A':s1,'B':s2},index=['A','B','C','D'])m["then"] = np.where(m.A>2,5,0)print m

2.5 根据条件选择DataFrame

2.5.1 直接取值

eg:

#coding:utf-8
import pandas as pd
import numpy as np
s1 = np.array([2,3,4,5])
s2 = np.array([5,6,7,8])
m = pd.DataFrame({'A':s1,'B':s2},index=['A','B','C','D'])
t = m[m.A>=3]      
s = m.loc[m.A>=3]
print t
print '@'*20
print s

s和t显示的是结果一致。

2.6 groupby 形成group

d = pd.DataFrame({'animal': 'cat dog cat fish dog cat cat'.split(),                  'size': list('SSMMMLL'),                  'weight': [8, 10, 11, 1, 20, 12, 12],                  'adult' : [False] * 5 + [True] * 2});#列出动物中weight最大的对应sizegroup=d.groupby("animal").apply(lambda subf: subf['size'][subf['weight'].idxmax()])print group

2.7 group中取出数组中的一组

df = pd.DataFrame({'animal': 'cat dog cat fish dog cat dog'.split(),                  'size': list('SSMMMLL'),                  'weight': [8, 10, 11, 1, 20, 12, 12],                  'adult' : [False] * 4 + [True] * 3});group=df.groupby("animal")dog = group.get_group("dog")print dog

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