百度360必应搜狗淘宝本站头条
python判断字典是否为空crontab每周一执行aes和des区别安装指定版本npmadb pull
当前位置：网站首页 > IT知识 > 正文

Pandas基本数据结构之DataFrame简介

liuian 2025-03-11 18:02 15 浏览

DataFrame 是 Pandas 的重要数据结构之一，也是在使用 Pandas 进行数据分析过程中最常用的结构之一，掌握了 DataFrame 的用法，就基本拥有了数据分析的基本能力。DataFrame 是由多种类型的列构成的二维标签数据结构，类似于 Excel 、SQL 表，或 Series 对象构成的字典。DataFrame也称之为异构数据表，所谓异构指的是不同列的数据类型是可以不同的，可以是字符串、整型或者浮点型等，就好比sql表中每列的数据类型可以不相同一个道理。DataFrame的简单结构如下图所示，其中红色的列表示index，蓝色的行表示columns。

DataFrame创建

Pandas中DataFrame的创建非常简单，语法格式如下：

pd.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)

参数

说明

data

输入的数据，可以是 ndarray，series，list，dict，标量以及一个 DataFrame。

index

行标签，如果没有传递 index 值，则默认行标签是 np.arange(n)，n 代表 data 的元素个数。

columns

列标签，如果没有传递 columns 值，则默认列标签是 np.arange(n)。

dtype

dtype表示每一列的数据类型。

copy

默认为 False，表示是否复制数据 data。

Pandas提供了多种创建DataFrame的方式，主要包含以下几种最基本的方式：

创建空DataFrame

可以使用下列方式直接创建一个空的DataFrame。

#创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame()
print(df)

结果如下：

Empty DataFrame
Columns: []
Index: []

使用多维列表DataFrame

使用一维列表创建：

#使用1维度列表
data = [1,2,3,4,5]
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

结果如下：

   0
0  1
1  2
2  3
3  4
4  5

使用二维列表创建：

#使用2维度列表
data = [[1,'A',3.45],[2,'A',1.68],[3,'E',2.14],[4,'C',3.13],[5,'B',4.33]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['id','level','rate'])
print(df)

结果如下：

   id level  rate
0   1     A  3.45
1   2     A  1.68
2   3     E  2.14
3   4     C  3.13
4   5     B  4.33

这里需要注意一点，在使用列表创建时，列表的长度表示行元素的个数，在不指定index和columns的情况下，会默认使用隐式index和columns。

使用Series创建DataFrame

使用Series创建DataFrame时，生成的索引是每个 Series 索引的并集。如果没有指定columns，DataFrame 的columns就是字典键的有序列表。

#使用Series创建DataFrame
data = {'one': pd.Series([1., 2., 3.], index=['a', 'b', 'c']),
     'two': pd.Series([1., 2., 3., 4.], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
df = pd.DataFrame(d)
print(df)

结果如下:

   one  two
a  1.0  1.0
b  2.0  2.0
c  3.0  3.0
d  NaN  4.0

从Series中指定特定的index

#使用Series创建DataFrame,指定index
data = {'one': pd.Series([1., 2., 3.], index=['a', 'b', 'c']),
     'two': pd.Series([1., 2., 3., 4.], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
df = pd.DataFrame(d, index = ['d', 'b', 'c'])
print(df)

结果如下：

   one  two
d  NaN  4.0
b  2.0  2.0
c  3.0  3.0

从Series中指定特定的index和columns

#使用Series创建DataFrame,指定index和columns
data = {'one': pd.Series([1., 2., 3.], index=['a', 'b', 'c']),
     'two': pd.Series([1., 2., 3., 4.], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
df = pd.DataFrame(d, index = ['a', 'b', 'c'], columns=['one','two','three'])
print(df)

结果如下：

   one  two three
a  1.0  1.0   NaN
b  2.0  2.0   NaN
c  3.0  3.0   NaN

这里需要注意的时，在指定index和colunms时，如果在源数据中没有的，会默认使用NaN来填充。

使用字典列表创建DataFrame

一组字典的列表也可以作为输入数据传递给 DataFrame 构造函数。默认情况下，字典的key会被用作columns。

#使用字典列表创建DataFrame
data = [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

结果如下：

   a   b     c
0  1   2   NaN
1  5  10  20.0

如果在没有指定index的情况下， DataFrame会默认使用隐式索引，因此也可以手动去指定index：

#使用字典列表创建DataFrame，指定index
data = [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]
df = pd.DataFrame(data, index=['first', 'second'])
print(df)

结果如下：

        a   b     c
first   1   2   NaN
second  5  10  20.0

使用字典列表创建DataFrame时，还可以通过指定columns来从字典中挑选出指定的key并按找columns中的顺序来创建DataFrame，如果指定的column在key中不存在，则用NaN来补充数据

#使用字典列表创建DataFrame，指定index和columns
data = [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]
df = pd.DataFrame(data, index=['first', 'second'], columns=['b','a','d'])
print(df)

结果如下：

         b  a   d
first    2  1 NaN
second  10  5 NaN

DataFrame基本属性

名称

基本属性

T

行和列转置

axes

返回一个仅以行索引和列索引的列表。

dtypes

返回每列数据的数据类型

empty

DataFrame中没有数据或者任意坐标轴的长度为0，则返回True

ndim

轴的数量，也指numpy 数组的维数

shape

返回一个元组，表示了 DataFrame 维度

size

DataFrame中的元素数量

values

使用 numpy 数组表示 DataFrame 中的元素值

为了对上述基本属性进行演示，这里我们先创建一个DataFrame：

data = [[1,'A',3.45],[2,'A',1.68],[3,'E',2.14],[4,'C',3.13],[5,'B',4.33]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['id','level','rate'])
print(df)

结果如下：

   id level  rate
0   1     A  3.45
1   2     A  1.68
2   3     E  2.14
3   4     C  3.13
4   5     B  4.33

T

print(df.T)

结果如下：

          0     1     2     3     4
id        1     2     3     4     5
level     A     A     E     C     B
rate   3.45  1.68  2.14  3.13  4.33

axes

data = [[1,'A',3.45],[2,'A',1.68],[3,'E',2.14],[4,'C',3.13],[5,'B',4.33]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['id','level','rate'])
df.axes

结果如下：

[RangeIndex(start=0, stop=5, step=1),
 Index(['id', 'level', 'rate'], dtype='object')]

dtypes

data = [[1,'A',3.45],[2,'A',1.68],[3,'E',2.14],[4,'C',3.13],[5,'B',4.33]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['id','level','rate'])
df.dtypes

结果如下：

id         int64
level     object
rate     float64
dtype: object

empty

data = [[1,'A',3.45],[2,'A',1.68],[3,'E',2.14],[4,'C',3.13],[5,'B',4.33]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['id','level','rate'])
df.empty

结果如下：

False

如果此时我们重新创建一个空的DataFrame

df = pd.DataFrame()
df.empty

结果如下：

True

ndim

data = [[1,'A',3.45],[2,'A',1.68],[3,'E',2.14],[4,'C',3.13],[5,'B',4.33]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['id','level','rate'])
df.ndim

结果如下：

2

shape

data = [[1,'A',3.45],[2,'A',1.68],[3,'E',2.14],[4,'C',3.13],[5,'B',4.33]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['id','level','rate'])
df.shape

结果如下：

(5, 3)

size

data = [[1,'A',3.45],[2,'A',1.68],[3,'E',2.14],[4,'C',3.13],[5,'B',4.33]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['id','level','rate'])
df.size

结果如下：

15

values

data = [[1,'A',3.45],[2,'A',1.68],[3,'E',2.14],[4,'C',3.13],[5,'B',4.33]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['id','level','rate'])
df.values

结果如下：

array([[1, 'A', 3.45],
       [2, 'A', 1.68],
       [3, 'E', 2.14],
       [4, 'C', 3.13],
       [5, 'B', 4.33]], dtype=object)

DataFrame操作

DataFrame 可以分别使用列索引（columns）和行索引（index）来完成数据的选取、添加和删除操作。下面依次对这两种类型的操作进行简单介绍。

列索引操作DataFrame

DataFrame 可以使用列索（columns index）引来完成数据的选取、添加和删除操作。

1.列索引选取列数据

data = [[1,'A',3.45],[2,'A',1.68],[3,'E',2.14],[4,'C',3.13],[5,'B',4.33]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['id','level','rate'])
print(df['rate'])

结果如下：

0    3.45
1    1.68
2    2.14
3    3.13
4    4.33
Name: rate, dtype: float64

2.列索引添加列数据

可以利用其他列的数据来生成新的列数据据

df['flag'] = df['rate'] > 2
print(df)

结果如下：

   id level  rate   flag
0   1     A  3.45   True
1   2     A  1.68  False
2   3     E  2.14   True
3   4     C  3.13   True
4   5     B  4.33   True

也可以直接添加新数据列

df['del'] = [1,1,2,2,3]
print(df)

结果如下：

   id level  rate   flag  del
0   1     A  3.45   True    1
1   2     A  1.68  False    1
2   3     E  2.14   True    2
3   4     C  3.13   True    2
4   5     B  4.33   True    3

3.列索引删除列数据

删除列数据的方式有多种，首先可以使用del进行删除：

del df['del']
print(df)

结果如下：

   id level  rate   flag
0   1     A  3.45   True
1   2     A  1.68  False
2   3     E  2.14   True
3   4     C  3.13   True
4   5     B  4.33   True

另外还可以通过pop进行列数据的删除：

df.pop('flag')

结果如下：

0     True
1    False
2     True
3     True
4     True
Name: flag, dtype: bool

这个时候原DataFrame变成了

   id level  rate
0   1     A  3.45
1   2     A  1.68
2   3     E  2.14
3   4     C  3.13
4   5     B  4.33

行索引操作DataFrame

行索引操作和列索引操作类似，也分别包括行索引取数，添加行，删除行等

1.index索引取数

index索引取数时通过将行索引传递给函数loc来实现的

#使用字典列表创建DataFrame，指定index
data = [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]
df = pd.DataFrame(data, index=['first', 'second'])
df.loc['first']

结果如下：

a    1.0
b    2.0
c    NaN
Name: first, dtype: float64

2.隐式索引取数

隐式索引为0~range(n)的整数，可以通过方法iloc来对指定行进行取数

data = [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]
df = pd.DataFrame(data, index=['first', 'second'])
df.iloc[0]

结果如下：

a    1.0
b    2.0
c    NaN
Name: first, dtype: float64

3.多行索引取数

DataFrame还支持以切片的方式进行多行取数，需要注意的是，中括号内如果不是切片，那么则是按列索引进行取数，这是需要注意的一点

data = [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]
df = pd.DataFrame(data, index=['first', 'second'])
print(df[0:2])

结果如下：

        a   b     c
first   1   2   NaN
second  5  10  20.0

另外还可以使用head()方法进行头部n行取数，如果不指定参数，默认取5行。

data = [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]
df = pd.DataFrame(data, index=['first', 'second'])
print(df.head(1))

结果如下：

       a  b   c
first  1  2 NaN

另外还可以使用tail()方法进行尾部n行取数，如果不指定参数，默认取5行。

data = [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]
df = pd.DataFrame(data, index=['first', 'second'])
print(df.tail(1))

结果如下：

        a   b     c
second  5  10  20.0

4.多行索引取数

DataFrame还支持以切片的方式进行多行取数，需要注意的是，中括号内如果不是切片，那么则是按列索引进行取数，这是需要注意的一点

data = [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]
df = pd.DataFrame(data, index=['first', 'second'])
print(df[0:2])

结果如下：

        a   b     c
first   1   2   NaN
second  5  10  20.0

5.添加数据行

与添加列数据不同的是，添加行需要使用cancat()方法进行追加，也可以使用append()方法，但是append已被弃用。

data1 = [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]
df1 = pd.DataFrame(data, index=['first', 'second'])
data2 = [{'a': 7, 'b': 3,'c':6}, {'a': 5, 'c': 9}]
df2 = pd.DataFrame(data, index=['third', 'fourth'])
df = pd.concat([df1, df2])
print(df)

结果如下：

        a   b     c
first   1   2   NaN
second  5  10  20.0
third   1   2   NaN
fourth  5  10  20.0

6.行索引删除数据

行索引删除数据使用drop()方法，由于Pandas的行索引是可以允许重复的，因此当有多个index重复时，删除某个index中的行数据会将所有index为改值的行全部删除。

data = [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 5, 'b': 10, 'c': 20},{'a': 7, 'b': 3,'c':6}, {'a': 5, 'c': 9}]
df = pd.DataFrame(data, index=['first', 'second','third', 'fourth'])
print(df.drop('first'))

结果如下：

        a     b     c
second  5  10.0  20.0
third   7   3.0   6.0
fourth  5   NaN   9.0

关于DataFrame就简单的介绍到这里，由于Pandas是个面向数据分析的工具，因此内部集成了很多数据分析使用到的方法，这些方法作用在Series和DataFrame上来实现特定的数据分析需求，后面如果有时间，会简单介绍几个在数据分析中常用的一些方法。

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
最近发表
标签列表