Pandas:DataFrame对象的基础操作方法

dataframe对象的创建，修改，合并

import pandas as pd
import numpy as np

创建dataframe对象

# 创建dataframe对象
df = pd.dataframe([1, 2, 3, 4, 5], columns=['cols'], index=['a','b','c','d','e'])
print df

 cols
a 1
b 2
c 3
d 4
e 5

df2 = pd.dataframe([[1, 2, 3],[4, 5, 6]], columns=['col1','col2','col3'], index=['a','b'])
print df2

 col1 col2 col3
a 1 2 3
b 4 5 6

df3 = pd.dataframe(np.array([[1,2],[3,4]]), columns=['col1','col2'], index=['a','b'])
print df3

col1 col2
a 1 2
b 3 4

df4 = pd.dataframe({'col1':[1,3],'col2':[2,4]},index=['a','b'])
print df4

 col1 col2
a 1 2
b 3 4

创建dataframe对象的数据可以为列表，数组和字典，列名和索引为列表对象

基本操作

# dataframe对象的基本操作
df2.index

index([u'a', u'b'], dtype='object')

df2.columns

index([u'col1', u'col2', u'col3'], dtype='object')

# 根据索引查看数据
df2.loc['a'] 
# 索引为ａ这一行的数据
# df2.iloc[0] 跟上面的操作等价，一个是根据索引名，一个是根据数字索引访问数据

col1 1
col2 2
col3 3
name: a, dtype: int64

print df2.loc[['a','b']] # 访问多行数据，索引参数为一个列表对象

col1 col2 col3
a 1 2 3
b 4 5 6

print df.loc[df.index[1:3]]

cols
b 2
c 3

# 访问列数据
print df2[['col1','col3']]

col1 col3
a 1 3
b 4 6

计算

# dataframe元素求和
# 默认是对每列元素求和
print df2.sum()

col1 5
col2 7
col3 9
dtype: int64

# 行求和
print df2.sum(1)

a 6
b 15
dtype: int64

# 对每个元素乘以２
print df2.apply(lambda x:x*2)

col1 col2 col3
a 2 4 6
b 8 10 12

# 对每个元素求平方(支持ndarray一样的向量化操作)
print df2**2

 col1 col2 col3
a 1 4 9
b 16 25 36

列扩充
# 对dataframe对象进行列扩充
df2['col4'] = ['cnn','rnn']
print df2

 col1 col2 col3 col4
a 1 2 3 cnn
b 4 5 6 rnn

# 也可以通过一个新的dataframe对象来定义一个新列,索引自动对应
df2['col5'] = pd.dataframe(['machinelearning','deeplearning'],index=['a','b'])
print df2

 col1 col2 col3 col4  col5
a 1 2 3 cnn machinelearning
b 4 5 6 rnn deeplearning

行扩充

# 行进行扩充
print df2.append(pd.dataframe({'col1':7,'col2':8,'col3':9,'col4':'rcnn','col5':'reinforcementlearning'},index=['c']))

 col1 col2 col3 col4   col5
a 1 2 3 cnn machinelearning
b 4 5 6 rnn  deeplearning
c 7 8 9 rcnn reinforcementlearning

注意！

# 如果在进行　行扩充时候没有，指定ｉｎｄｅｘ的参数，索引会被数字取代
print df2.append({'col1':10,'col2':11,'col3':12,'col4':'frnn','col5':'drl'},ignore_index=true)

 col1 col2 col3 col4  col5
0 1 2 3 cnn machinelearning
1 4 5 6 rnn deeplearning
2 10 11 12 frnn  drl

# 以上的行扩充，并没有真正修改，df2这个dataframe对象，除非
df2 = df2.append(pd.dataframe({'col1':7,'col2':8,'col3':9,'col4':'rcnn','col5':'reinforcementlearning'},index=['c']))
print df2

 col1 col2 col3 col4   col5
a 1 2 3 cnn machinelearning
b 4 5 6 rnn  deeplearning
c 7 8 9 rcnn reinforcementlearning
c 7 8 9 rcnn reinforcementlearning

print df2.loc['c']

 col1 col2 col3 col4   col5
c 7 8 9 rcnn reinforcementlearning
c 7 8 9 rcnn reinforcementlearning

dataframe对象的合并

# dataframe 对象的合并
df_a = pd.dataframe(['wang','jing','hui','is','a','master'],columns=['col6'],index=['a','b','c','d','e','f'])
print df_a

 col6
a wang
b jing
c hui
d is
e a
f master

# 默认合并,只保留dfb中的全部索引
dfb = pd.dataframe([1,2,4,5,6,7],columns=['col1'],index=['a','b','c','d','f','g'])
print dfb.join(df_a)

 col1 col6
a 1 wang
b 2 jing
c 4 hui
d 5 is
f 6 master
g 7 nan

# 默认合并之接受索引已经存在的值
# 通过指定参数 how，指定合并的方式
print dfb.join(df_a,how='inner') # 合并两个dataframe对象的交集

 col1 col6
a 1 wang
b 2 jing
c 4 hui
d 5 is
f 6 master

# 合并两个dataframe对象的并集
print dfb.join(df_a,how='outer')

col1 col6
a 1.0 wang
b 2.0 jing
c 4.0 hui
d 5.0 is
e nan a
f 6.0 master
g 7.0 nan

以上这篇pandas:dataframe对象的基础操作方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。