創建DateFrame的常用四種方式

import pandas as pd
%pylab   

一.使用numpy創建

df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),
                  index=list('abcd'),
                  columns=['one','two','three','four'])
df

 

 

二.由Series組成的字典

df3 = pd.DataFrame({'one':pd.Series([0,1,2,3]),
                    'two':pd.Series([4,5,6,7]),
                    'three':pd.Series([8,9,10,11]),
                    'four':pd.Series([12,13,14,15])},
                   columns=['one','two','three','four'])
df3

 

 

自定義行索引;

df4 = pd.DataFrame({'one':pd.Series([0,1,2,3],index=list('abcd')),
                    'two':pd.Series([4,5,6,7],index=list('abcd')),
                    'three':pd.Series([8,9,10,11],index=list('abcd')),
                    'four':pd.Series([12,13,14,15],index=list('abcd'))},
                   columns=['one','two','three','four'])
df4

 

 

總結：

由Series組成的字典，創建Dataframe， columns為字典key， index為Series的標簽（如果
Series沒有指定標簽，則默認數字標簽）

三.由字典或者series組成的列表

data = [{"one":1,"two":2},
        {"one":5,"two":10,
         "three":15}]
df6 = pd.DataFrame(data)
df6

 

 

輸出為：

指定行索引，列名：

df7 = pd.DataFrame(data, index = ["a", "b"])
df7

 

 

 

 

df4 = pd.DataFrame(data, columns = ["one", "two", "three"],index=['a','b'])

 

總結：

由字典組成的列表創建Dataframe， columns為字典的key， index不做指定默認為數字標簽，
pandas會自動為行，列索引排序；但是如果在pd.dataframe()的參數中指定了index和columns的值，行和列的索引就會按照指定的值排列

四.由字典組成的字典

data = {
    "Jack":{"math":90, "english":89, "art":78},
    "Marry":{"math":82, "english":95, "art":96},
    "Tom":{"math":85, "english":94}
}
df1 = pd.DataFrame(data)
df1

 

 

總結：

字典的健值作為dataframe的columns
如果沒有指定index參數的值，行索引使用默認的數字索引
每個序列的長度必須相同
同樣的，pandas會對會對列索引排序，如果顯示的傳入columns參數，將按照傳入的值得順序顯示