python：pandas模块中的DataFrame结构及常用操作

转载：http://blog.csdn.net/u014607457/article/details/51290582

1. 介绍

DataFrame unifies two or more Series into a single data structure.Each Series then represents a named column of the DataFrame, and instead of each column having its own index, the DataFrame provides a single index and the data in all columns is aligned to the master index of the DataFrame. 
这段话的意思是，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

2. 相关操作

a.create

pd.DataFrame() 
参数： 
1、二维array； 
2、Series 列表； 
3、value为Series的字典；

a.1、二维array

import pandas as pdimport numpy as nps1=np.array([1,2,3,4])s2=np.array([5,6,7,8])df=pd.DataFrame([s1,s2])print df
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a.2、Series列表（效果与二维array相同）

import pandas as pdimport numpy as nps1=pd.Series(np.array([1,2,3,4]))s2=pd.Series(np.array([5,6,7,8]))df=pd.DataFrame([s1,s2])print df
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a.3、value为Series的字典结构；

import pandas as pdimport numpy as nps1=pd.Series(np.array([1,2,3,4]))s2=pd.Series(np.array([5,6,7,8]))df=pd.DataFrame({"a":s1,"b":s2});print df
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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

b.属性

b.1 .columns :每个columns对应的keys

b.2 .shape:形状，（a，b）,index长度为a,columns数为b

b.3 .index;.values:返回index列表；返回value二维array

b.4 .head();.tail();

c.if-then 操作

c.1使用.ix[]

df=pd.DataFrame({"A":[1,2,3,4],"B":[5,6,7,8],"C":[1,1,1,1]})df.ix[df.A>1,'B']= -1print df
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df.ix[条件，then操作区域]

c.2使用numpy.where

df=pd.DataFrame({"A":[1,2,3,4],"B":[5,6,7,8],"C":[1,1,1,1]})df["then"]=np.where(df.A<3,1,0)print df
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np.where(条件，then，else)

d.根据条件选择取DataFrame

d.1 直接取值df.[]

df=pd.DataFrame({"A":[1,2,3,4],"B":[5,6,7,8],"C":[1,1,1,1]})df=df[df.A>=2]print df
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d.2 使用.loc[]

df=pd.DataFrame({"A":[1,2,3,4],"B":[5,6,7,8],"C":[1,1,1,1]})df=df.loc[df.A>2]print df
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（还有很多种方法就不一一列举了）

e.Grouping

e.1groupby 形成group

df = 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=df.groupby("animal").apply(lambda subf: subf['size'][subf['weight'].idxmax()])print group
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e.2 使用get_group 取出其中一分组

df = 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});group=df.groupby("animal")cat=group.get_group("cat")print cat
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其他具体操作请参考CookBook

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/cookbook.html