python數據分析之pandas庫的DataFrame應用一

DataFrame是一個表格型的數據結構，它含有一組有序的列，每列可以是不同的值類型（數值，字符串，布爾型）。DateFrame既有行索引也有列索引，可以被看作為由Series組成的字典。

構建DataFrame：

1.1、直接傳入一個由等長列表或numpy數組組成的字典

'''
Created on 2016-8-10
@author: xuzhengzhu
'''
from pandas import *

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=DataFrame(data)
print frame
print "--------------------------"
#可指定序列，DataFrame的列會按照指定的順序進行排列

frame1=DataFrame(data,columns=['year','state','pop'])
print frame1
print "--------------------------"
#如果傳入的數據找不到，就會NA值

frame2=DataFrame(data,columns=['year','state','pop','debt'],index=['one','two','three','four','five'])
print frame2
print "--------------------------"

 

 1.2 對屬性進行操作

'''
Created on 2016-8-10
@author: xuzhengzhu
'''
from pandas import *

data={'state':['ohio','ohio','ohio','nevada','nevada'],'year':[2000,2001,2002,2001,2002],'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]}

frame2=DataFrame(data,columns=['year','state','pop','debt'],index=['one','two','three','four','five'])
print frame2
print "--------------------------"

print frame2.year
print "--------------------------"
print frame2['year']
print "--------------------------"
print frame2.ix['two']
print "--------------------------"

#通過類似字典標記的方式或屬性的方式，可，以將DataFrame的列獲取為一個Series，返回的Series與原來有相同的索引，且name屬性已指定

#行也可以通過位置或名稱的方式進行獲取比如索引字段ix

  

 

1.3 對DataFrame列進行操作

'''
Created on 2016-8-10
@author: xuzhengzhu
'''
from pandas import *

data={'state':['ohio','ohio','ohio','nevada','nevada'],'year':[2000,2001,2002,2001,2002],'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]}

frame2=DataFrame(data,columns=['year','state','pop','debt'],index=['one','two','three','four','five'])
print frame2
print "--------------------------"

#列可以通過賦值的方式進行修改
frame2['debt']=16.5
print frame2

#為不存在的列賦值會創建出一個新列
print "--------------------------"
frame2['eastern']=frame2.state=='ohio'

print frame2
print "--------------------------"

#關鍵詞del用於刪除列 
del frame2['eastern']
print frame2

 

1.4 另一種常見的數據形式是嵌套字典，傳入時會將外層字典作為列，內層的的鍵則作為行索引  (行列交換)

'''
Created on 2016-8-10
@author: xuzhengzhu
'''
'''
Created on 2016-8-10

@author: xuzhengzhu
'''
from pandas import  *

pop={'nevada':{2001:2.4,2002:2.9},'ohio':{2000:1.5,2001:1.7,2002:3.6}}

frame3=DataFrame(pop)

print frame3

print frame3.T