10 种创建 DataFrame 的方式,你知道几个?
liuian 2025-03-11 18:02 13 浏览
DataFrame数据创建
本文介绍如何创建 DataFrame,也是 pandas 中最常用的数据类型,必须掌握的,后续的所有连载文章几乎都是基于DataFrame数据的操作。
导入库
pandas 和 numpy 建议通过 anaconda 安装后使用;pymysql 主要是 python 用来连接数据库,然后进行库表操作的第三方库,也需要先安装
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import pymysql # 安装:pip install pymysql
10种方式创建 DataFrame
下面介绍的是通过不同的方式来创建 DataFrame 数据,所有方式最终使用的函数都是:pd.DataFrame()
1、创建空 DataFrame
2、创建数值为 NaN 的 DataFrame
df0 = pd.DataFrame(
columns=['A','B','C'], # 指定列属性
index=[0,1,2] # 指定行索引
)
df0
改变数据的行索引:
df0 = pd.DataFrame(
columns=['A','B','C'],
index=[1,2,3] # 改变行索引:从1开始
)
df0
手动创建 DataFrame
将每个列字段的数据通过列表的形式列出来
df1 = pd.DataFrame({
"name":["小明","小红","小侯","小周","小孙"],
"sex":["男","女","女","男","男"],
"age":[20,19,28,27,24],
"class":[1,2,2,1,2]
})
df1
读取本地文件创建
pandas 可以通过读取 Excel、CSV、JSON 等文件来创建 DataFrame 数据
1、读取 CSV 文件
比如曾经爬到的一份成都美食的数据,是 CSV 格式的:
df2 = pd.read_csv("成都美食.csv") # 括号里面填写文件的路径:本文的文件在当然目录下
df2
2、读取 Excel 文件
如果是 Excel 文件,也可以进行读取:
df3 = pd.read_excel("成都美食.xlsx")
df3.head() # 默认显示前5行数据
3、读取 json 文件
比如本地当前目录下有一份 json 格式的数据:
通过 pandas 读取进来:
df4 = pd.read_json("information.json")
df4
4、读取 TXT 文件
本地当前目录有一个 TXT 文件,如下图:
df5 = pd.read_table("text.txt")
df5
上图中如果不指定任何参数:pandas 会将第一行数据作为列字段(不是我们想要的结果),指定参数修改后的代码:
df7 = pd.read_table(
"text.txt", # 文件路径
names=["姓名","年龄","性别","省份"], # 指定列属性
sep=" " # 指定分隔符:空格
)
df7
另外的一种解决方法就是:直接修改 txt 文件,在最上面加上我们想要的列字段属性:这样最上面的一行数据便会当做列字段
姓名 年龄 性别 出生地
小明 20 男 深圳
小红 19 女 广州
小孙 28 女 北京
小周 25 男 上海
小张 22 女 杭州
读取数据库文件创建
1、先安装 pymysql
本文中介绍的是通过 pymysql 库来操作数据库,然后将数据通过 pandas 读取进来,首先要先安装下 pymysql库(假装你会了):
pip install pymysql
首先看下本地数据库中一个表中的数据:读取 Student 表中的全部数据
数据真实样子如下图:
2、建立连接
connection = pymysql.connect(
host="IP地址",
port=端口号,
user="用户名",
password="密码",
charset="字符集",
db="库名"
)
cur = connection.cursor() # 建立游标
# 待执行的SQL语句
sql = """
select * from Student
"""
# 执行SQL
cur.execute(sql)
3、返回执行的结果
data = []
for i in cur.fetchall():
data.append(i) # 将每条结果追加到列表中
data
4、创建成 DataFrame 数据
df8 = pd.DataFrame(data,columns=["学号","姓名","出生年月","性别"]) # 指定每个列属性名称
df8
使用 python 字典创建
1、包含列表的字典创建
# 1、包含列表的字典
dic1 = {"name":["小明","小红","小孙"],
"age":[20,18,27],
"sex":["男","女","男"]
}
dic1
df9 = pd.DataFrame(dic1,index=[0,1,2])
df9
2、字典中嵌套字典进行创建
# 嵌套字典的字典
dic2 = {'数量':{'苹果':3,'梨':2,'草莓':5},
'价格':{'苹果':10,'梨':9,'草莓':8},
'产地':{'苹果':'陕西','梨':'山东','草莓':'广东'}
}
dic2
# 结果
{'数量': {'苹果': 3, '梨': 2, '草莓': 5},
'价格': {'苹果': 10, '梨': 9, '草莓': 8},
'产地': {'苹果': '陕西', '梨': '山东', '草莓': '广东'}}
创建结果为:
python 列表创建
1、使用默认的行索引
lst = ["小明","小红","小周","小孙"]
df10 = pd.DataFrame(lst,columns=["姓名"])
df10
可以对索引进行修改:
lst = ["小明","小红","小周","小孙"]
df10 = pd.DataFrame(
lst,
columns=["姓名"],
index=["a","b","c","d"] # 修改索引
)
df10
3、列表中嵌套列表
# 嵌套列表形式
lst = [["小明","20","男"],
["小红","23","女"],
["小周","19","男"],
["小孙","28","男"]
]
df11 = pd.DataFrame(lst,columns=["姓名","年龄","性别"])
df11
python 元组创建
元组创建的方式和列表比较类似:可以是单层元组,也可以进行嵌套。
1、单层元组创建
# 单层元组
tup = ("小明","小红","小周","小孙")
df12 = pd.DataFrame(tup,columns=["姓名"])
df12
2、元组的嵌套
# 嵌套元组
tup = (("小明","20","男"),
("小红","23","女"),
("小周","19","男"),
("小孙","28","男")
)
df13 = pd.DataFrame(tup,columns=["姓名","年龄","性别"])
df13
使用 Series 创建
DataFrame 是将数个 Series 按列合并而成的二维数据结构,每一列单独取出来是一个 Series ,所以我们可以直接通过Series数据进行创建。
series = {'水果':Series(['苹果','梨','草莓']),
'数量':Series([60,50,100]),
'价格':Series([7,5,18])
}
df15 = pd.DataFrame(series)
df15
numpy 数组创建
1、使用 numpy 中的函数进行创建
# 1、使用numpy生成的数组
data1 = {
"one":np.arange(4,10), # 产生6个数据
"two":range(100,106),
"three":range(20,26)
}
df16 = pd.DataFrame(
data1,
index=['A','B','C','D','E','F'] # 索引长度和数据长度相同
)
df16
2、直接通过 numpy 数组创建
# 2、numpy数组创建
# reshape()函数改变数组的shape值
data2 = np.array(["小明","广州",175,"小红","深圳",165,"小周","北京",170,"小孙","上海",180]).reshape(4,3)
data2
df17 = pd.DataFrame(
data2, # 传入数据
columns=["姓名","出生地","身高"], # 列属性
index=[0,1,2,3] # 行索引
)
df17
3、使用 numpy 中的随机函数
# 3、numpy中的随机函数生成
# 创建姓名、学科、学期、班级4个列表
name_list = ["小明","小红","小孙","小周","小张"]
subject_list = ["语文","数学","英文","生物","物理","地理","化学","体育"]
semester_list = ["上","下"]
class_list = [1,2,3]
# 生成40个分数:在50-100之间
score_list = np.random.randint(50,100,40).tolist() # 50-100之间选择40个数
随机生成的 40 个分数:
通过 numpy 中的 random 模块的 choice 方法进行数据的随机生成:
df18 = pd.DataFrame({
"name": np.random.choice(name_list,40,replace=True), # replace=True表示抽取后放回(默认),所以存在相同值
"subject": np.random.choice(subject_list,40),
"semester": np.random.choice(semester_list,40),
"class":np.random.choice(class_list,40),
"score": score_list
})
df18
使用构建器 from_dict
pandas中有一个和字典相关的构建器:DataFrame.from_dict 。
它接收字典组成的字典或数组序列字典,并生成 DataFrame。除了 orient 参数默认为 columns,本构建器的操作与 DataFrame 构建器类似。把 orient 参数设置为 'index', 即可把字典的键作为行标签。
df19 = pd.DataFrame.from_dict(dict([('姓名', ['小明', '小红', '小周']),
('身高', [178, 165, 196]),
('性别',['男','女','男']),
('出生地',['深圳','上海','北京'])
])
)
df19
还可以通过参数指定行索引和列字段名称:
df20 = pd.DataFrame.from_dict(dict([('姓名', ['小明', '小红', '小周']),
('身高', [178, 165, 196]),
('性别',['男','女','男']),
('出生地',['深圳','上海','北京'])
]),
orient='index', # 将字典的键作为行索引
columns=['one', 'two', 'three'] # 指定列字段名称
)
df20
使用构建器 from_records
pandas中还有另一个支持元组列表或结构数据类型(dtype)的多维数组的构建器:from_records
data3 = [{'身高': 173, '姓名': '张三','性别':'男'},
{'身高': 182, '姓名': '李四','性别':'男'},
{'身高': 165, '姓名': '王五','性别':'女'},
{'身高': 170, '姓名': '小明','性别':'女'}]
df21 = pd.DataFrame.from_records(data3)
df21
还可以传入列表中嵌套元组的结构型数据:
data4 = [(173, '小明', '男'),
(182, '小红', '女'),
(161, '小周', '女'),
(170, '小强', '男')
]
df22 = pd.DataFrame.from_records(data4,
columns=['身高', '姓名', '性别']
)
df22
总结
DataFrame 是 pandas 中的二维数据结构,即数据以行和列的表格方式排列,类似于 Excel 、SQL 表,或 Series 对象构成的字典。它在 pandas 中是经常使用,本身就是多个 Series 类型数据的合并。
本文介绍了10 种不同的方式创建 DataFrame,最为常见的是通过读取文件的方式进行创建,然后对数据帧进行处理和分析。希望本文能够对读者朋友掌握数据帧 DataFrame 的创建有所帮助。
相关推荐
- 2023年最新微信小程序抓包教程(微信小程序 抓包)
-
声明:本公众号大部分文章来自作者日常学习笔记,部分文章经作者授权及其他公众号白名单转载。未经授权严禁转载。如需转载,请联系开百。请不要利用文章中的相关技术从事非法测试。由此产生的任何不良后果与文...
- 测试人员必看的软件测试面试文档(软件测试面试怎么说)
-
前言又到了毕业季,我们将会迎来许多需要面试的小伙伴,在这里呢笔者给从事软件测试的小伙伴准备了一份顶级的面试文档。1、什么是bug?bug由哪些字段(要素)组成?1)将在电脑系统或程序中,隐藏着的...
- 复活,视频号一键下载,有手就会,长期更新(2023-12-21)
-
视频号下载的话题,也算是流量密码了。但也是比较麻烦的问题,频频失效不说,使用方法也难以入手。今天,奶酪就来讲讲视频号下载的新方案,更关键的是,它们有手就会有用,最后一个方法万能。实测2023-12-...
- 新款HTTP代理抓包工具Proxyman(界面美观、功能强大)
-
不论是普通的前后端开发人员,还是做爬虫、逆向的爬虫工程师和安全逆向工程,必不可少会使用的一种工具就是HTTP抓包工具。说到抓包工具,脱口而出的肯定是浏览器F12开发者调试界面、Charles(青花瓷)...
- 使用Charles工具对手机进行HTTPS抓包
-
本次用到的工具:Charles、雷电模拟器。比较常用的抓包工具有fiddler和Charles,今天讲Charles如何对手机端的HTTS包进行抓包。fiddler抓包工具不做讲解,网上有很多fidd...
- 苹果手机下载 TikTok 旧版本安装包教程
-
目前苹果手机能在国内免拔卡使用的TikTok版本只有21.1.0版本,而AppStore是高于21.1.0版本,本次教程就是解决如何下载TikTok旧版本安装包。前期准备准备美区...
- 【0基础学爬虫】爬虫基础之抓包工具的使用
-
大数据时代,各行各业对数据采集的需求日益增多,网络爬虫的运用也更为广泛,越来越多的人开始学习网络爬虫这项技术,K哥爬虫此前已经推出不少爬虫进阶、逆向相关文章,为实现从易到难全方位覆盖,特设【0基础学爬...
- 防止应用调试分析IP被扫描加固实战教程
-
防止应用调试分析IP被扫描加固实战教程一、概述在当今数字化时代,应用程序的安全性已成为开发者关注的焦点。特别是在应用调试过程中,保护应用的网络安全显得尤为重要。为了防止应用调试过程中IP被扫描和潜在的...
- 一文了解 Telerik Test Studio 测试神器
-
1.简介TelerikTestStudio(以下称TestStudio)是一个易于使用的自动化测试工具,可用于Web、WPF应用的界面功能测试,也可以用于API测试,以及负载和性能测试。Te...
- HLS实战之Wireshark抓包分析(wireshark抓包总结)
-
0.引言Wireshark(前称Ethereal)是一个网络封包分析软件。网络封包分析软件的功能是撷取网络封包,并尽可能显示出最为详细的网络封包资料。Wireshark使用WinPCAP作为接口,直接...
- 信息安全之HTTPS协议详解(加密方式、证书原理、中间人攻击 )
-
HTTPS协议详解(加密方式、证书原理、中间人攻击)HTTPS协议的加密方式有哪些?HTTPS证书的原理是什么?如何防止中间人攻击?一:HTTPS基本介绍:1.HTTPS是什么:HTTPS也是一个...
- Fiddler 怎么抓取手机APP:抖音、小程序、小红书数据接口
-
使用Fiddler抓取移动应用程序(APP)的数据接口需要进行以下步骤:首先,确保手机与计算机连接在同一网络下。在计算机上安装Fiddler工具,并打开它。将手机的代理设置为Fiddler代理。具体方...
- python爬虫教程:教你通过 Fiddler 进行手机抓包
-
今天要说说怎么在我们的手机抓包有时候我们想对请求的数据或者响应的数据进行篡改怎么做呢?我们经常在用的手机手机里面的数据怎么对它抓包呢?那么...接下来就是学习python的正确姿势我们要用到一款强...
- Fiddler入门教程全家桶,建议收藏
-
学习Fiddler工具之前,我们先了解一下Fiddler工具的特点,Fiddler能做什么?如何使用Fidder捕获数据包、修改请求、模拟客户端向服务端发送请求、实施越权的安全性测试等相关知识。本章节...
- fiddler如何抓取https请求实现手机抓包(100%成功解决)
-
一、HTTP协议和HTTPS协议。(1)HTTPS协议=HTTP协议+SSL协议,默认端口:443(2)HTTP协议(HyperTextTransferProtocol):超文本传输协议。默认...
- 一周热门
-
-
Python实现人事自动打卡,再也不会被批评
-
【验证码逆向专栏】vaptcha 手势验证码逆向分析
-
Psutil + Flask + Pyecharts + Bootstrap 开发动态可视化系统监控
-
一个解决支持HTML/CSS/JS网页转PDF(高质量)的终极解决方案
-
再见Swagger UI 国人开源了一款超好用的 API 文档生成框架,真香
-
网页转成pdf文件的经验分享 网页转成pdf文件的经验分享怎么弄
-
C++ std::vector 简介
-
系统C盘清理:微信PC端文件清理,扩大C盘可用空间步骤
-
10款高性能NAS丨双十一必看,轻松搞定虚拟机、Docker、软路由
-
python使用fitz模块提取pdf中的图片
-
- 最近发表
- 标签列表
-
- python判断字典是否为空 (50)
- crontab每周一执行 (48)
- aes和des区别 (43)
- bash脚本和shell脚本的区别 (35)
- canvas库 (33)
- dataframe筛选满足条件的行 (35)
- gitlab日志 (33)
- lua xpcall (36)
- blob转json (33)
- python判断是否在列表中 (34)
- python html转pdf (36)
- 安装指定版本npm (37)
- idea搜索jar包内容 (33)
- css鼠标悬停出现隐藏的文字 (34)
- linux nacos启动命令 (33)
- gitlab 日志 (36)
- adb pull (37)
- table.render (33)
- python判断元素在不在列表里 (34)
- python 字典删除元素 (34)
- vscode切换git分支 (35)
- python bytes转16进制 (35)
- grep前后几行 (34)
- hashmap转list (35)
- c++ 字符串查找 (35)