python学习——009 pandas下的DataFrame常见的数据类型
liuian 2025-03-11 18:02 16 浏览
在 df = pd.DataFrame(data) 中,data 可以是多种不同的格式,
常见的几种:
1. 字典(Dictionary)
字典是最常用的创建 DataFrame 的数据格式之一,字典的键(key)会成为 DataFrame 的列名,值(value)会成为列的数据。值通常是列表、元组或 numpy 数组等可迭代对象,且这些可迭代对象的长度需要一致。
示例代码:
python
import pandas as pd
data = {
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Carol'],
'Age': [25, 30, 35],
'City': ['New York', 'London', 'Paris']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
输出结果:
plaintext
Name Age City
0 Alice 25 New York
1 Bob 30 London
2 Carol 35 Paris
2. 列表的列表(List of Lists)
当使用列表的列表作为 data 时,每个内层列表代表 DataFrame 的一行数据。此时可以通过 columns 参数指定列名。
示例代码:
python
import pandas as pd
data = [
['Alice', 25, 'New York'],
['Bob', 30, 'London'],
['Carol', 35, 'Paris']
]
columns = ['Name', 'Age', 'City']
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
print(df)
输出结果与上面字典示例相同。
3. 元组的列表(List of Tuples)
和列表的列表类似,元组的列表也可以用来创建 DataFrame,每个元组代表一行数据,同样可以通过 columns 参数指定列名。
示例代码:
python
import pandas as pd
data = [
('Alice', 25, 'New York'),
('Bob', 30, 'London'),
('Carol', 35, 'Paris')
]
columns = ['Name', 'Age', 'City']
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
print(df)
输出结果也与前面示例一致。
4. numpy 数组(Numpy Array)
numpy 数组同样可以作为 data 参数,其使用方式和列表的列表类似,也可以通过 columns 参数指定列名。
示例代码:
python
import pandas as pd
import numpy as np
data = np.array([
['Alice', 25, 'New York'],
['Bob', 30, 'London'],
['Carol', 35, 'Paris']
])
columns = ['Name', 'Age', 'City']
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
print(df)
输出结果依旧相同。
5. 字典的列表(List of Dictionaries)
每个字典代表 DataFrame 的一行数据,字典的键为列名,值为对应的数据。如果某些行缺少某个键,则在相应位置填充 NaN。
示例代码:
python
import pandas as pd
data = [
{'Name': 'Alice', 'Age': 25, 'City': 'New York'},
{'Name': 'Bob', 'Age': 30},
{'Name': 'Carol', 'Age': 35, 'City': 'Paris'}
]
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
输出结果:
plaintext
Name Age City
0 Alice 25.0 New York
1 Bob 30.0 NaN
2 Carol 35.0 Paris
以上就是 pd.DataFrame(data) 中 data 常见的几种格式,你可以根据实际需求选择合适的格式来创建 DataFrame。
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