Pandas中DataFrame的属性、方法、常用操作以及使用示例（二）-阿里云开发者社区

Pandas中DataFrame的属性、方法、常用操作以及使用示例（二）

2023-08-05 310

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简介： Pandas中DataFrame的属性、方法、常用操作以及使用示例（二）

1.8 创建 DataFrame 对象时指定行索引

index：指定行索引

l = [
  ['zs', 12, 'm'],
  ['ls', 23, 'm'],
  ['ww', 22, 'm']
]
df1 = pd.DataFrame(
  l, 
  columns=['name', 'age', 'gender'], 
  index=['a', 'b', 'c']
)
print(df1)
print()
print(type(df1))
print()

1.9 创建 DataFrame 对象时指定元素的数据类型

dtype：指定元素的数据类型

字符串数据类型的数据元素会被忽略

l = [
  ['zs', 12, 'm'],
  ['ls', 23, 'm'],
  ['ww', 22, 'm']
]
df1 = pd.DataFrame(
  l, 
  columns=['name', 'age', 'gender'], 
  index=['a', 'b', 'c'],
  dtype='float64'
)
print(df1)
print()
print(type(df1))
print()

1.10 创建 DataFrame 对象的注意点

使用列表创建 DataFrame 对象时，不同列表的长度不同会报错。

data = {
    'one': [1,2,3],
    'two': [1,2,3,4],
}
df = pd.DataFrame(data)

ValueError: All arrays must be of the same length

使用 Series 对象创建 DataFrame 对象，不同长度不同会报错。

data = {
    'one': pd.Series([1,2,3]),
    'two': pd.Series([1,2,3,4]),
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Series 可以保证列数据个数不一样的不同列的各行数据元素位置相对应

data = {
    'one': pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'd']),
    'two': pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd']),
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

data = {
    'one': pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'd']),
    'two': pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['e', 'f', 'g', 'h']),
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

2. DataFrame 的属性

2.1 axes ---- 返回行/列标签列表

l = [
  ['zs', 12, 'm'],
  ['ls', 23, 'm'],
  ['ww', 22, 'm']
]
df1 = pd.DataFrame(
  l, 
  columns=['name', 'age', 'gender'], 
  index=['a', 'b', 'c']
)
print(df1)
print()
print(df1.axes)

2.2 columns ---- 返回列标签列表

l = [
  ['zs', 12, 'm'],
  ['ls', 23, 'm'],
  ['ww', 22, 'm']
]
df1 = pd.DataFrame(
  l, 
  columns=['name', 'age', 'gender'], 
  index=['a', 'b', 'c']
)
print(df1)
print()
print(df1.columns)

2.3 index ---- 返回行标签列表

l = [
  ['zs', 12, 'm'],
  ['ls', 23, 'm'],
  ['ww', 22, 'm']
]
df1 = pd.DataFrame(
  l, 
  columns=['name', 'age', 'gender'], 
  index=['a', 'b', 'c']
)
print(df1)
print()
print(df1.index)

2.4 dtypes ---- 返回数据类型

l = [
  ['zs', 12, 'm'],
  ['ls', 23, 'm'],
  ['ww', 22, 'm']
]
df1 = pd.DataFrame(
  l, 
  columns=['name', 'age', 'gender'], 
  index=['a', 'b', 'c']
)
print(df1)
print()
print(df1.dtypes)

2.5 empty ---- 返回 DataFrame 对象是否为空

l = [
  ['zs', 12, 'm'],
  ['ls', 23, 'm'],
  ['ww', 22, 'm']
]
df1 = pd.DataFrame(
  l, 
  columns=['name', 'age', 'gender'], 
  index=['a', 'b', 'c']
)
print(df1)
print()
print(df1.empty)
print()
df2 = pd.DataFrame()
print(df2)
print()
print(df2.empty)

2.6 ndim ---- 返回 DateFrame 对象的维数

l = [
  ['zs', 12, 'm'],
  ['ls', 23, 'm'],
  ['ww', 22, 'm']
]
df1 = pd.DataFrame(
  l, 
  columns=['name', 'age', 'gender'], 
  index=['a', 'b', 'c']
)
print(df1)
print()
print(df1.ndim)

2.7 size ---- 返回DateFrame 对象中的数据元素个数

l = [
  ['zs', 12, 'm'],
  ['ls', 23, 'm'],
  ['ww', 22, 'm']
]
df1 = pd.DataFrame(
  l, 
  columns=['name', 'age', 'gender'], 
  index=['a', 'b', 'c']
)
print(df1)
print()
print(df1.size)

2.8 values ---- 返回数据元素组成的 ndarray 数组

l = [
  ['zs', 12, 'm'],
  ['ls', 23, 'm'],
  ['ww', 22, 'm']
]
df1 = pd.DataFrame(
  l, 
  columns=['name', 'age', 'gender'], 
  index=['a', 'b', 'c']
)
print(df1)
print()
print(df1.values)