这一次我的学习笔记就不直接用官方文档的形式来写了了，而是写成类似于“知识图谱”的形式，以供日后参考。

下面是所谓“知识图谱”,有什么用呢？

1.知道有什么操作（英文可以不看）

2.展示本篇笔记的结构

3.以后忘记某个函数某个参数时，方便查询

 

原来写的地方是，那儿的代码看起来会舒服很多： https://www.yuque.com/u86460/dgt6mu/tlywuc   

 

创建

df.Dataframe(data,index)

1.data类型是字典

字典由series构成

>>> import pandas as pd >>> #由series构成 >>> d ={ 'a':pd.Series([1,2,3,4]),'b':pd.Series([4,3,2,1,0])} >>> df =pd.DataFrame(d) >>> df a b 0 1.0 4 1 2.0 3 2 3.0 2 3 4.0 1 4 NaN 0 >>> #指定Series的index(标签) >>> d ={ 'a':pd.Series([1,2,3,4],index=['a', 'b', 'c','d']), 'b':pd.Series([4,3,2,1,0],index=['a', 'b', 'c','d','f'])} >>> pd.DataFrame(d) a b a 1.0 4 b 2.0 3 c 3.0 2 d 4.0 1 f NaN 0 >>> #指定Dataframe的index(列标签) >>> pd.DataFrame(d,index =['a', 'b', 'c','d','f']) a b a 1.0 4 b 2.0 3 c 3.0 2 d 4.0 1 f NaN 0 >>> #指定Dataframe的columns(行标签) >>> pd.DataFrame(d,index =['a', 'b', 'c','d','f'],columns=['b','c']) b c a 4 NaN b 3 NaN c 2 NaN d 1 NaN f 0 NaN

 

字典由列表或数组构成

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

 

字典的键由元组构成

>>> 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

 

2.类型是list

多个的字典构成的列表

>>> d = [{ 'a': 1, 'b': 2}, { 'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}] >>> pd.DataFrame(d) a b c 0 1 2 NaN 1 5 10 20.0

 

多个series构成的列表

>>> d =[pd.Series([1,2,3,4],index=['a', 'b', 'c','d']), pd.Series([4,3,2,1,0],index=['a', 'b', 'c','d','f'])] >>> pd.DataFrame(d) a b c d f 0 1.0 2.0 3.0 4.0 NaN 1 4.0 3.0 2.0 1.0 0.0 >>> pd.DataFrame(d,index =['a','b']) a b c d f a 1.0 2.0 3.0 4.0 NaN b 4.0 3.0 2.0 1.0 0.0 >>> #每一个series就是一行

 

3.类型是标记的数组

>>> import numpy as np >>> #指定数组每一列的数据类型,相当于创建一个模板 >>> data = np.zeros((2,), dtype=[('A', 'i4'),('B', 'f4'),('C', 'a10')]) >>> #为模板赋值 >>> data[:] = [(1,2.,'Hello'), (2,3.,"World")] >>> pd.DataFrame(data) A B C 0 1 2.0 b'Hello' 1 2 3.0 b'World'

 

pd.DataFrame.from_dict(dict)

>>> pd.DataFrame.from_dict(dict([('A', [1, 2, 3]), ('B', [4, 5, 6])])) A B 0 1 4 1 2 5 2 3 6 >>> pd.DataFrame.from_dict(dict([('A', [1, 2, 3]), ('B', [4, 5, 6])]), orient='index', columns=['one', 'two', 'three']) one two three A 1 2 3 B 4 5 6 #orient,相当于指定(字典中的键)key作为(列的标签)index

 

DataFrame.from_records

>>> pd.DataFrame.from_records(data, index='C') A B C b'Hello' 1 2.0 b'World' 2 3.0

 

操作

上面创建部分是交互式操作，接下来就直接看代码的的注释，可以自己试着交互

 

import pandas as pdimport numpy as np #**创建部分 #df.Dataframe(data,index) '类型是字典' #由series构成 d ={ 'a':pd.Series([1,2,3,4]),'b':pd.Series([4,3,2,1,0])} d ={ 'a':pd.Series([1,2,3,4],index=['a', 'b', 'c','d']), 'b':pd.Series([4,3,2,1,0],index=['a', 'b', 'c','d','f'])} #指定Series的index(标签) pd.DataFrame(d,index =['a', 'b', 'c','d','f']) #指定Dataframe的index(列标签) pd.DataFrame(d,index =pd.date_range('2000/1/1',periods=2)) #指定标签为日期 pd.DataFrame(d,index =['a', 'b', 'c','d','f'],columns=['b','c']) #指定Dataframe的columns(行标签) #字典由列表或数组构成 d ={ 'a':[1,2,3,4],'b':[4,3,2,1]} pd.DataFrame(d,index=['a', 'b', 'c','d']) #字典的键由元组构成 pd.DataFrame({ ('a', 'b'): { ('A', 'B'): 1, ('A', 'C'): 2}, ('a', 'a'): { ('A', 'C'): 3, ('A',