二维数据结构：DataFrame

import numpy as np
import pandas as pd

DataFrame 是 pandas 中的二维数据结构，可以看成一个 Excel 中的工作表，或者一个 SQL 表，或者一个存储 Series 对象的字典。

DataFrame(data, index, columns) 中的 data 可以接受很多数据类型：

• 一个存储一维数组，字典，列表或者 Series 的字典
• 2-D 数组
• 结构或者记录数组
• 一个 Series
• 另一个 DataFrame

index 用于指定行的 label，columns 用于指定列的 label，如果参数不传入，那么会按照传入的内容进行设定。

从 Series 字典中构造

可以使用值为 Series 的字典进行构造：

d = {'one' : pd.Series([1., 2., 3.], index=['a', 'b', 'c']),
     'two' : pd.Series([1., 2., 3., 4.], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}

如果没有传入 columns 的值，那么 columns 的值默认为字典 key，index 默认为所有 value 中 index 的并集。

df = pd.DataFrame(d)

df

如果指定了 index 值，index 为指定的 index 值：

pd.DataFrame(d, index=['d', 'b', 'a'])

如果指定了 columns 值，会去字典中寻找，找不到的值为 NaN：

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

查看 index 和 columns：

df.index

Index([u'a', u'b', u'c', u'd'], dtype='object')

df.columns

Index([u'one', u'two'], dtype='object')

从 ndarray 或者 list 字典中构造

如果字典是 ndarray 或者 list，那么它们的长度要严格保持一致：

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

index 默认为 range(n)，其中 n 为数组长度：

pd.DataFrame(d)

如果传入 index 参数，那么它必须与数组等长：

pd.DataFrame(d, index=['a', 'b', 'c', 'd'])

从结构数组中构造

numpy 支持结构数组的构造：

data = np.zeros((2,), dtype=[('A', 'i4'),('B', 'f4'),('C', 'a10')])
data[:] = [(1,2.,'Hello'), (2,3.,"World")]

data

array([(1, 2.0, 'Hello'), (2, 3.0, 'World')], 
      dtype=[('A', '

pd.DataFrame(data)

pd.DataFrame(data, index=['first', 'second'])

pd.DataFrame(data, columns=['C', 'A', 'B'])

data2 = [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]

pd.DataFrame(data2)

pd.DataFrame(data2, index=['first', 'second'])

pd.DataFrame(data2, columns=['a', 'b'])

pd.DataFrame.from_records(data, index='C')

pd.DataFrame.from_items([('A', [1, 2, 3]), ('B', [4, 5, 6])])

df["one"]

a     1
b     2
c     3
d   NaN
Name: one, dtype: float64

df['three'] = df['one'] * df['two']

df['flag'] = df['one'] > 2

df

del df["two"]

three = df.pop("three")

df

df['foo'] = 'bar'

df

df['one_trunc'] = df['one'][:2]

df

df.insert(1, 'bar', df['one'])

df

df.assign(test=df["one"] + df["bar"])