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Pandas入门之创建DataFrame（pandas创建文件）

liuian 2025-04-09 17:51 24 浏览

DataFrame数据是Python数据分析最常用的数据,DataFrame是表格型数据，数据处理思路是如何将数据转换为DataFrame对象

字典创建DataFrame对象

data = {
‘name’:[‘张三’，‘李四’，‘王五’，‘赵六’],
‘sex’:[‘male’，‘female’，‘male’，‘female’],
‘age’:[19,  20,  21,  22],
‘city’:[‘北京’，‘上海’，‘成都’，‘杭州’]
}
df = DataFrame(data)

df对象的数据格式为

  • 对于DataFrame，需要通过传入数组、列表或元组组成的字典
  • DataFrame结构有行索引和列索引
  • DataFrame创建时，会根据字典的键名对列重排

指定列的排列顺序

# 接上述代码
df = DataFrame(data，columns = [‘name’，‘sex’，‘age’，‘city’])
  • 列排列按照指定的顺序

输入的columns列表中的元素不在字典键名列表中

df = DataFrame(data，columns = [‘name’‘sex’，‘a’，‘city’])
  • 不存在的列自行填充NaN值列

指定行索引

df = DataFrame(data，index = [‘a’，‘b’，‘c’，‘d’])
  • 没有指定行索引时，默认使用0到N-1（N为行数）的行序号
  • 也可同时指定行和列索引

Series创建DataFrame

将Series合并成列表

S1 = Series([1, 2, 3, 4], index = [‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’])
S1 = Series([5, 6, 7, 8], index = [‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’])
data = [S1, S2]  #series合并成列表
df = DataFrame(data)

将Series合并成字典

 dictVar = {  # series合并成字典
   ‘S1’:S1,
‘S2’:S2
}
df = DataFrame(dictVar)

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