- 通过字典来创建DataFrame
from pandas import DataFrame, Series import pandas as pd persons = { 'name': ['小睿', '小丽', '小明', '小红'], 'age': [19, 18, 18, 17], 'sex': ['男', '男', '女', '男'], } # 字典的key作为列索引 data_frame1 = DataFrame(persons) data_frame1
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contries = { '中国': {'2013': 10, '2014': 20, '2015': 30}, '阿富汗': {'2013': 12, '2014': 25, '2015': 33}, '新加坡': {'2013': 11, '2014': 22, '2015': 38}, '柬埔寨': {'2013': 18, '2014': 16, '2015': 27}, } # 外层key做列索引,内层key做行索引 data_frame3 = DataFrame(contries) data_frame3
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- 通过二维Numpy数组创建DataFrame
import numpy as np ndarray1 = np.random.randint(1, 10, (3, 4)) # 使用默认行索引和列索引 data_frame2 = DataFrame(ndarray1) data_frame2
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- 通过列表创建DataFrame
data_frame3 = DataFrame([1, 2, 3, 4, 5]) data_frame4 = DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) data_frame3
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data_frame4
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DataFrame索引
# 打印DataFrame行索引 contries = { '俄罗斯': {'2013': 10, '2014': 20, '2015': 30}, '阿富汗': {'2013': 12, '2014': 25, '2015': 33}, '新加坡': {'2013': 11, '2014': 22, '2015': 38}, '柬埔寨': {'2013': 18, '2014': 16, '2015': 27}, } # 外层key做列索引,内层key做行索引 data_frame5 = DataFrame(contries) data_frame5
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# 行索引 data_frame5.index
Index(['2013', '2014', '2015'], dtype='object')
# 列索引 data_frame5.columns
Index(['俄罗斯', '阿富汗', '新加坡', '柬埔寨'], dtype='object')
# 修改行索引 data_frame5.index = ['aaa', 'bbb', 'ccc'] data_frame5