pandas 数据框 DataFrame

看过来

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数据框/数据帧（DataFrame）是二维数据结构，数据以行和列的形式排列表达一定的数据意义。类似于 CSV、Excel 、SQL 结果表，或者由 Series 组成。

学习提示

本文内容需要一些背景知识，如果是初学者可以跳过，在学习过程中可以再来查看。

定义方法

df = pd.DataFrame(
    data=None,
    index: 'Axes | None' = None,
    columns: 'Axes | None' = None,
    dtype: 'Dtype | None' = None,
    copy: 'bool | None' = None,
)

说明：

data: 具体数据，结构化或者同构的 ndarray、可迭代对象、字典或者 DataFrame
index: 索引，类似数组的对象，支持解包，如果没有指定会自动生成 RangeIndex (0, 1, 2, …, n)
columns: 列索引，表头，如果没有指定会自动生成 RangeIndex (0, 1, 2, …, n)
copy：bool 或者 None, 默认为 None，从输入复制数据。对于 dict 数据，默认值 None 的行为类似于 copy=True。对于 DataFrame 或 2d ndarray 输入，默认值 None 的行为类似于 copy=False。在版本 1.3.0 的变化

此外还可以 dtype 指定数据类型，如果未指定，系统会自动推断。

可定义的结构

和 Series 一样，DataFrame 可以由多种数据类型来定义：

一维 numpy.ndarray、字典、列表
二维 numpy.ndarray，三维及以上的不可以
结构化的 ndarray
一个或者多个 Series
一个或者多个 DataFrame 也可以定义

字典的 copy=False

此处较难理解，可先跳过。

当将字典传递给 copy=False 的 DataFrame 时，将不再进行复制：

arr = np.array([1, 2, 3])
df = pd.DataFrame({"A": arr, "B": arr.copy()}, copy=False)
df
'''
   A  B
0  1  1
1  2  2
2  3  3
'''

df[“A”] 仍然是 arr 上的视图：

arr[0] = 0
# assert df.iloc[0, 0] == 0
'''
   A  B
0  0  1
1  2  2
2  3  3
'''

不传递 copy 时的默认行为将保持不变，即将创建一份副本。

创建生成

下边介绍的是利用现有的 python 数据创建一个 DataFrame，但是大多数情况下我们都是从数据文件如 CSV、Excel 中取得数据，不过，了解这部分知道可以让我们更好地理解 DataFrame 的数据机制。

字典

d = {'国家': ['中国', '美国', '日本'],
     '人口': [14.33, 3.29, 1.26]}
df = pd.DataFrame(d)

df
'''
   国家     人口
0  中国  14.33
1  美国   3.29
2  日本   1.26
'''

可以指定索引，会覆盖原有的索引：

df = pd.DataFrame(d, index=['a', 'b', 'c'])
df
'''
   国家     人口
a  中国  14.33
b  美国   3.29
c  日本   1.26
'''

Series 组成的字典

d = {'one': pd.Series([1., 2., 3.], index=['a', 'b', 'c']),
     'two': pd.Series([1., 2., 3., 4.], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
df = pd.DataFrame(d)
df
'''
   one  two
a  1.0  1.0
b  2.0  2.0
c  3.0  3.0
d  NaN  4.0
'''

指定索引和列名，会覆盖原有的列名：

pd.DataFrame(d, index=['d', 'b', 'a'], columns=['two', 'three'])
'''
   two three
d  4.0   NaN
b  2.0   NaN
a  1.0   NaN
'''

ndarrays 或列表组成的字典

d = {'one': [1., 2., 3., 4.],
     'two': [4., 3., 2., 1.]}

pd.DataFrame(d)
'''
   one  two
0  1.0  4.0
1  2.0  3.0
2  3.0  2.0
3  4.0  1.0
'''

pd.DataFrame(d, index=['a', 'b', 'c', 'd'])
'''
   one  two
a  1.0  4.0
b  2.0  3.0
c  3.0  2.0
d  4.0  1.0
'''

同构的数组数据

# 创建一个空的 2x3 数组
data = np.zeros((2, ), dtype=[('A', 'i4'), ('B', 'f4'), ('C', 'a10')])

# 给这个数据填入具体数据值
data[:] = [(1, 2., 'Hello'), (2, 3., "World")]

# 生成 DataFrame
pd.DataFrame(data)
'''
   A    B         C
0  1  2.0  b'Hello'
1  2  3.0  b'World'
'''

# 指定索引
pd.DataFrame(data, index=['first', 'second'])
'''
        A    B         C
first   1  2.0  b'Hello'
second  2  3.0  b'World'
'''

# 指定列名
pd.DataFrame(data, columns=['C', 'A', 'B'])
'''
          C  A    B
0  b'Hello'  1  2.0
1  b'World'  2  3.0
'''

字典和列表

# 定义一个字典列表
data2 = [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]

# 生成 DataFrame 对象
pd.DataFrame(data2)
'''
   a   b     c
0  1   2   NaN
1  5  10  20.0
'''

# 指定索引
pd.DataFrame(data2, index=['first', 'second'])
'''
        a   b     c
first   1   2   NaN
second  5  10  20.0
'''

# 指定列名
pd.DataFrame(data2, columns=['a', 'b'])
'''
   a   b
0  1   2
1  5  10
'''

元组组成的字典

# 一个双索引的例子
pd.DataFrame({('a', 'b'): {('A', 'B'): 1, ('A', 'C'): 2},
              ('a', 'a'): {('A', 'C'): 3, ('A', 'B'): 4},
              ('a', 'c'): {('A', 'B'): 5, ('A', 'C'): 6},
              ('b', 'a'): {('A', 'C'): 7, ('A', 'B'): 8},
              ('b', 'b'): {('A', 'D'): 9, ('A', 'B'): 10}})
'''
       a              b
       b    a    c    a     b
A B  1.0  4.0  5.0  8.0  10.0
  C  2.0  3.0  6.0  7.0   NaN
  D  NaN  NaN  NaN  NaN   9.0
'''

由 Series 生成

可以将多个同索引的 Series，生成 DataFrame：

s1 = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
pd.DataFrame(s1)

混杂的结构

# 从字典里生成
pd.DataFrame.from_dict(dict([('A', [1, 2, 3]), ('B', [4, 5, 6])]))
# 如字典键为 [‘index’, ‘columns’, ‘data’, ‘index_names’, ‘column_names’]
pd.DataFrame.from_dict({...}, orient='tight')
# 从列表、元组、ndarray 中创建
pd.DataFrame.from_records([(1, 2., b'Hello'), (2, 3., b'World')])
# 列内容为一个字典
pd.json_normalize(df.col)
df.col.apply(pd.Series)

例：可实现在构造 df 的时候给索引起名字。

data = {
    'index': [*'xy'], 
    'columns': [*'ab'],
    'data': [[1, 3], [2, 4]],
    'index_names': 'T',
    'column_names': 'S'
}


df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='tight')
df
'''
S  a  b
T
x  1  3
y  2  4
'''

DataFrame 的操作

以下介绍的是 DataFrame 的一些基础的操作，可以先行了解一下，后边的教程会专门进行讲解。

访问索引和列名

df.index
# Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')

df.columns
# Index(['one', 'two'], dtype='object')

选择增加修改列

# 选择列，结果是一个 Series
df['one']
'''
a    1.0
b    2.0
c    3.0
d    NaN
Name: one, dtype: float64
'''

# 定义一个固定值的列
df['foo'] = 'bar'

# 定义的新列取某列的部分值
df['one_trunc'] = df['one'][:2]

# 定义一个新列，由已有的两列相乘
df['three'] = df['one'] * df['two']

# 新增加的列返回的是一个逻辑运算值
df['flag'] = df['one'] > 2
df
'''
   one  two  three   flag
a  1.0  1.0    1.0  False
b  2.0  2.0    4.0  False
c  3.0  3.0    9.0   True
d  NaN  4.0    NaN  False
'''

# 在列索引位 1 处理插入名为 bar 的列，值取 df.one
df.insert(1, 'bar', df['one'])

# 删除一个列
del df['two']
three = df.pop('three')

用方法链创建新列

方法链（method chains）是一种预计算，并没有改变原变量的数据，同时使用起来非常方便，不需要频繁给变量赋值，后期的数据分析极力推荐这种思路，后期会专门讲解。用括号 () 是为了方便在多条语句的情况下方便换行对齐。

# 定义一个名为 rate 的新列，并给定计算公式
(df.assign(rate=df['one']/df['two'])
    .head())
# 可以用 lambda 进行计算，变量 x 是指整个 df 
df.assign(rate=lambda x:x['one']/x['two']).head()
# 可指定多个
df.assign(rate=lambda x:x['one']/x['two'],
          rate2=lambda x:x['one']+x['two']).head()

选择数据

常用操作：

Operation	Syntax	Result
选择列	`df[col]`	Series
按索引选择行	`df.loc[label]`	Series
按数字索引选择行	`df.iloc[loc]`	Series
使用切片选择行	`df[5:10]`	DataFrame
用表达式筛选行	`df[bool_vec]`	DataFrame

df['one']
df.loc['a']
df[1:3]
df.iloc[3]
df[df.one > 1]

数据的转置

可以会数据沿对角线进行转置，即行转列，列转行

df
'''
   one  two
a  1.0  1.0
b  2.0  2.0
c  3.0  3.0
d  NaN  4.0
'''

df.T
'''
       a    b    c    d
one  1.0  2.0  3.0  NaN
two  1.0  2.0  3.0  4.0
'''

其他

对 DataFrame 的操作非常多，上文仅列出了部分，让大家感受一下相关的基础操作，后续我们的数据分析大多情况都是围绕着 DataFrame 的操作，教程后边会逐一介绍讲解。

pandas 数据框 DataFrame

定义方法

可定义的结构

字典的 copy=False

创建生成

字典

Series 组成的字典

ndarrays 或列表组成的字典

同构的数组数据

字典和列表

元组组成的字典

由 Series 生成

混杂的结构

DataFrame 的操作

访问索引和列名

选择增加修改列

用方法链创建新列

选择数据

数据的转置

其他

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