本篇內容主要講解“Pandas DataFrame的知識點有哪些”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Pandas DataFrame的知識點有哪些”吧!
DataFrame是一種表格型數據結構，它含有一組有序的列，每列可以是不同的值。DataFrame既有行索引，也有列索引，它可以看作是由Series組成的字典，不過這些Series公用一個索引。
DataFrame的創建有多種方式，不過最重要的還是根據dict進行創建，以及讀取csv或者txt文件來創建。這里主要介紹這兩種方式。
data = {
'state':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada'],
'year':[2000,2001,2002,2001,2002],
'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]
}
frame = pd.DataFrame(data)
frame
#輸出
pop state year
0 1.5 Ohio 2000
1 1.7 Ohio 2001
2 3.6 Ohio 2002
3 2.4 Nevada 2001
4 2.9 Nevada 2002DataFrame的行索引是index，列索引是columns，我們可以在創建DataFrame時指定索引的值：
frame2 = pd.DataFrame(data,index=['one','two','three','four','five'],columns=['year','state','pop','debt']) frame2 #輸出 year state pop debt one 2000 Ohio 1.5 NaN two 2001 Ohio 1.7 NaN three 2002 Ohio 3.6 NaN four 2001 Nevada 2.4 NaN five 2002 Nevada 2.9 NaN
使用嵌套字典也可以創建DataFrame，此時外層字典的鍵作為列，內層鍵則作為索引:
pop = {'Nevada':{2001:2.4,2002:2.9},'Ohio':{2000:1.5,2001:1.7,2002:3.6}}
frame3 = pd.DataFrame(pop)
frame3
#輸出
Nevada Ohio
2000 NaN 1.5
2001 2.4 1.7
2002 2.9 3.6我們可以用index，columns，values來訪問DataFrame的行索引，列索引以及數據值，數據值返回的是一個二維的ndarray
frame2.values #輸出 array([[2000, 'Ohio', 1.5, 0], [2001, 'Ohio', 1.7, 1], [2002, 'Ohio', 3.6, 2], [2001, 'Nevada', 2.4, 3], [2002, 'Nevada', 2.9, 4]], dtype=object)
讀取文件生成DataFrame最常用的是read_csv,read_table方法。
該方法中幾個重要的參數如下所示：
| 參數 | 描述 |
|---|---|
| header | 默認第一行為columns，如果指定header=None，則表明沒有索引行，第一行就是數據 |
| index_col | 默認作為索引的為第一列，可以設為index_col為-1，表明沒有索引列 |
| nrows | 表明讀取的行數 |
| sep或delimiter | 分隔符，read_csv默認是逗號，而read_table默認是制表符\t |
| encoding | 編碼格式 |
其他創建DataFrame的方式有很多，比如我們可以通過讀取mysql或者mongoDB來生成，也可以讀取json文件等等，這里就不再介紹。
在DataFrame的處理中經常會遇到軸的概念，這里先給大家一個直觀的印象，我們所說的axis=0即表示沿著每一列或行標簽\索引值向下執行方法，axis=1即表示沿著每一行或者列標簽模向執行對應的方法。
我們可以根據列名來選取一列，返回一個Series:
frame2['year'] #輸出 one 2000 two 2001 three 2002 four 2001 five 2002 Name: year, dtype: int64
我們還可以選取多列或者多行：
data = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),index = ['Ohio','Colorado','Utah','New York'],columns=['one','two','three','four']) data[['two','three']] #輸出 two three Ohio 1 2 Colorado 5 6 Utah 9 10 New York 13 14 #取行 data[:2] #輸出 one two three four Ohio 0 1 2 3 Colorado 4 5 6 7
當然，在選取數據的時候，我們還可以根據邏輯條件來選?。?/strong>
data[data['three']>5] #輸出 one two three four Colorado 4 5 6 7 Utah 8 9 10 11 New York 12 13 14 15
pandas提供了專門的用于索引DataFrame的方法，即使用ix方法進行索引,不過ix在最新的版本中已經被廢棄了，如果要是用標簽，最好使用loc方法，如果使用下標，最好使用iloc方法：
#data.ix['Colorado',['two','three']] data.loc['Colorado',['two','three']] #輸出 two 5 three 6 Name: Colorado, dtype: int64 data.iloc[0:3,2] #輸出 Ohio 2 Colorado 6 Utah 10 Name: three, dtype: int64
可以使用一個標量修改DataFrame中的某一列，此時這個標量會廣播到DataFrame的每一行上:
data = {
'state':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada'],
'year':[2000,2001,2002,2001,2002],
'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]
}
frame2 = pd.DataFrame(data,index=['one','two','three','four','five'],columns=['year','state','pop','debt'])
frame2
frame2['debt']=16.5
frame2
#輸出
year state pop debt
one 2000 Ohio 1.5 16.5
two 2001 Ohio 1.7 16.5
three 2002 Ohio 3.6 16.5
four 2001 Nevada 2.4 16.5
five 2002 Nevada 2.9 16.5也可以使用一個列表來修改，不過要保證列表的長度與DataFrame長度相同：
frame2.debt = np.arange(5) frame2 #輸出 year state pop debt one 2000 Ohio 1.5 0 two 2001 Ohio 1.7 1 three 2002 Ohio 3.6 2 four 2001 Nevada 2.4 3 five 2002 Nevada 2.9 4
可以使用一個Series，此時會根據索引進行精確匹配：
val = pd.Series([-1.2,-1.5,-1.7],index=['two','four','five']) frame2['debt'] = val frame2 #輸出 year state pop debt one 2000 Ohio 1.5 NaN two 2001 Ohio 1.7 -1.2 three 2002 Ohio 3.6 NaN four 2001 Nevada 2.4 -1.5 five 2002 Nevada 2.9 -1.7
使用reindex方法對DataFrame進行重新索引。對DataFrame進行重新索引，可以重新索引行，列或者兩個都修改，如果只傳入一個參數，則會從新索引行：
frame = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index=[1,4,5],columns=['Ohio','Texas','California']) frame2 = frame.reindex([1,2,4,5]) frame2 #輸出 Ohio Texas California 1 0.0 1.0 2.0 2 NaN NaN NaN 4 3.0 4.0 5.0 5 6.0 7.0 8.0 states = ['Texas','Utah','California'] frame.reindex(columns=states) #輸出 Texas Utah California 1 1 NaN 2 4 4 NaN 5 5 7 NaN 8
填充數據只能按行填充，此時只能對行進行重新索引：
frame = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index = ['a','c','d'],columns = ['Ohio','Texas','California']) frame.reindex(['a','b','c','d'],method = 'bfill') #frame.reindex(['a','b','c','d'],method = 'bfill',columns=states) 報錯
可以使用drop方法丟棄指定軸上的值，不會對原DataFrame產生影響
frame = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index = ['a','c','d'],columns = ['Ohio','Texas','California'])
frame.drop('a')
#輸出
Ohio Texas California
a 0 1 2
c 3 4 5
d 6 7 8
frame.drop(['Ohio'],axis=1)
#輸出
Texas California
a 1 2
c 4 5
d 7 8DataFrame在進行算術運算時會進行補齊，在不重疊的部分補足NA：
df1 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),columns=list('bcd'),index=['Ohio','Texas','Colorado'])
df2 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((4,3)),columns = list('bde'),index=['Utah','Ohio','Texas','Oregon'])
df1 + df2
#輸出
b c d e
Colorado NaN NaN NaN NaN
Ohio 3.0 NaN 6.0 NaN
Oregon NaN NaN NaN NaN
Texas 9.0 NaN 12.0 NaN
Utah NaN NaN NaN NaN可以使用fill_value方法填充NA數據，不過兩個df中都為NA的數據，該方法不會填充：
df1.add(df2,fill_value=0) #輸出 b c d e Colorado 6.0 7.0 8.0 NaN Ohio 3.0 1.0 6.0 5.0 Oregon 9.0 NaN 10.0 11.0 Texas 9.0 4.0 12.0 8.0 Utah 0.0 NaN 1.0 2.0
numpy的元素級數組方法，也可以用于操作Pandas對象:
frame = pd.DataFrame(np.random.randn(3,3),columns=list('bcd'),index=['Ohio','Texas','Colorado'])
np.abs(frame)
#輸出
b c d
Ohio 0.367521 0.232387 0.649330
Texas 3.115632 1.415106 2.093794
Colorado 0.714983 1.420871 0.557722另一個常見的操作是，將函數應用到由各列或行所形成的一維數組上。DataFrame的apply方法即可實現此功能。
f = lambda x:x.max() - x.min() frame.apply(f) #輸出 b 3.830616 c 2.835978 d 2.743124 dtype: float64 frame.apply(f,axis=1) #輸出 Ohio 1.016851 Texas 4.530739 Colorado 2.135855 dtype: float64 def f(x): return pd.Series([x.min(),x.max()],index=['min','max']) frame.apply(f) #輸出 b c d min -0.714983 -1.415106 -0.649330 max 3.115632 1.420871 2.093794
元素級的Python函數也是可以用的,使用applymap方法:
format = lambda x:'%.2f'%x frame.applymap(format) #輸出 b c d Ohio 0.37 -0.23 -0.65 Texas 3.12 -1.42 2.09 Colorado -0.71 1.42 -0.56
對于DataFrame,sort_index可以根據任意軸的索引進行排序，并指定升序降序
frame = pd.DataFrame(np.arange(8).reshape((2,4)),index=['three','one'],columns=['d','a','b','c']) frame.sort_index() #輸出 d a b c one 4 5 6 7 three 0 1 2 3 frame.sort_index(1,ascending=False) #輸出 d a b c one 4 5 6 7 three 0 1 2 3
DataFrame也可以按照值進行排序：
#按照任意一列或多列進行排序 frame.sort_values(by=['a','b']) #輸出 d a b c three 0 1 2 3 one 4 5 6 7
DataFrame中的實現了sum、mean、max等方法,我們可以指定進行匯總統計的軸，同時，也可以使用describe函數查看基本所有的統計項：
df = pd.DataFrame([[1.4,np.nan],[7.1,-4.5],[np.nan,np.nan],[0.75,-1.3]],index=['a','b','c','d'],columns=['one','two']) df.sum(axis=1) #輸出 one 9.25 two -5.80 dtype: float64 #Na會被自動排除，可以使用skipna選項來禁用該功能 df.mean(axis=1,skipna=False) #輸出 a NaN b 1.300 c NaN d -0.275 dtype: float64 #idxmax返回間接統計，是達到最大值的索引 df.idxmax() #輸出 one b two d dtype: object #describe返回的是DataFrame的匯總統計 #非數值型的與數值型的統計返回結果不同 df.describe() #輸出 one two count 3.000000 2.000000 mean 3.083333 -2.900000 std 3.493685 2.262742 min 0.750000 -4.500000 25% 1.075000 -3.700000 50% 1.400000 -2.900000 75% 4.250000 -2.100000 max 7.100000 -1.300000
DataFrame也實現了corr和cov方法來計算一個DataFrame的相關系數矩陣和協方差矩陣，同時DataFrame也可以與Series求解相關系數。
frame1 = pd.DataFrame(np.random.randn(3,3),index=list('abc'),columns=list('abc'))
frame1.corr
#輸出
<bound method DataFrame.corr of a b c
a 1.253773 0.429059 1.535575
b -0.113987 -2.837396 -0.894469
c -0.548208 0.834003 0.994863>
frame1.cov()
#輸出
a b c
a 0.884409 0.357304 0.579613
b 0.357304 4.052147 2.442527
c 0.579613 2.442527 1.627843
#corrwith用于計算每一列與Series的相關系數
frame1.corrwith(frame1['a'])
#輸出
a 1.000000
b 0.188742
c 0.483065
dtype: float64Pandas中缺失值相關的方法主要有以下三個：
isnull方法用于判斷數據是否為空數據；
fillna方法用于填補缺失數據；
dropna方法用于舍棄缺失數據。
上面兩個方法返回一個新的Series或者DataFrame，對原數據沒有影響,如果想在原數據上進行直接修改，使用inplace參數：
data = pd.DataFrame([[1,6.5,3],[1,np.nan,np.nan],[np.nan,np.nan,np.nan],[np.nan,6.5,3]]) data.dropna() #輸出 0 1 2 0 1.0 6.5 3.0
對DataFrame來說，dropna方法如果發現缺失值，就會進行整行刪除，不過可以指定刪除的方式，how=all，是當整行全是na的時候才進行刪除,同時還可以指定刪除的軸。
data.dropna(how='all',axis=1,inplace=True)
data
#輸出
0 1 2
0 1.0 6.5 3.0
1 1.0 NaN NaN
2 NaN NaN NaN
3 NaN 6.5 3.0
DataFrame填充缺失值可以統一填充，也可以按列填充，或者指定一種填充方式：
data.fillna({1:2,2:3})
#輸出
0 1 2
0 1.0 6.5 3.0
1 1.0 2.0 3.0
2 NaN 2.0 3.0
3 NaN 6.5 3.0
data.fillna(method='ffill')
#輸出
0 1 2
0 1.0 6.5 3.0
1 1.0 6.5 3.0
2 1.0 6.5 3.0
3 1.0 6.5 3.0到此，相信大家對“Pandas DataFrame的知識點有哪些”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！
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