1、DataFrame的创建
DataFrame是一种表格型数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值。DataFrame既有行索引，也有列索引，它可以看作是由Series组成的字典，不过这些Series公用一个索引。
DataFrame的创建有多种方式，不过最重要的还是根据dict进行创建，以及读取csv或者txt文件来创建。这里主要介绍这两种方式。
根据字典创建
data = { 'state':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada'], 'year':[2000,2001,2002,2001,2002], 'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9] } frame = pd.DataFrame(data) frame #输出 pop state year 0 1.5 Ohio 2000 1 1.7 Ohio 2001 2 3.6 Ohio 2002 3 2.4 Nevada 2001 4 2.9 Nevada 2002
DataFrame的行索引是index，列索引是columns，我们可以在创建DataFrame时指定索引的值：
frame2 = pd.DataFrame(data,index=['one','two','three','four','five'],columns=['year','state','pop','debt']) frame2 #输出 year state pop debt one 2000 Ohio 1.5 NaN two 2001 Ohio 1.7 NaN three 2002 Ohio 3.6 NaN four 2001 Nevada 2.4 NaN five 2002 Nevada 2.9 NaN
使用嵌套字典也可以创建DataFrame，此时外层字典的键作为列，内层键则作为索引:
pop = {'Nevada':{2001:2.4,2002:2.9},'Ohio':{2000:1.5,2001:1.7,2002:3.6}} frame3 = pd.DataFrame(pop) frame3 #输出 Nevada Ohio 2000 NaN 1.5 2001 2.4 1.7 2002 2.9 3.6
我们可以用index，columns，values来访问DataFrame的行索引，列索引以及数据值，数据值返回的是一个二维的ndarray
frame2.values #输出 array([[2000, 'Ohio', 1.5, 0], [2001, 'Ohio', 1.7, 1], [2002, 'Ohio', 3.6, 2], [2001, 'Nevada', 2.4, 3], [2002, 'Nevada', 2.9, 4]], dtype=object)
读取文件
读取文件生成DataFrame最常用的是read_csv,read_table方法。该方法中几个重要的参数如下所示：
其他创建DataFrame的方式有很多，比如我们可以通过读取mysql或者mongoDB来生成，也可以读取json文件等等，这里就不再介绍。
2、DataFrame轴的概念
在DataFrame的处理中经常会遇到轴的概念，这里先给大家一个直观的印象，我们所说的axis=0即表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法，axis=1即表沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法。
