【python-NOJ-季总结】-【第八季：Pandas库】-表格Dataframe的建立和使用

1、ython-NOJ-Pandas表格Dataframe的建和使本章内容写pandas库的表格dataframe的相关使。内容包括：表格的建（传参数和设置index），添加/列（append），表格的筛选，删除/列（drop），表格排序，数据透视（df.pivot），表格划分（groupby）等。1.建表格df=pd.DataFrame(data,columns,index)般创建形式如下：df=pd.DataFrame(data,columns=columns,index=index)三个参数，参数1data为建表格所需数据，维数组；参数2column为列名，维数组，当创建形式维字典创建时，不

2、需要列名参数，同时参数1是字典；参数3是索引，位数组，可有可，默认是0，1，2（1）建个空的框架：df=pd.DataFrame()Empty DataFrameColumns: Index: 此时没有传参数，建的是个空表格。（2）传个维列表：data=zhang,10,li,20,wang,15df=pd.DataFrame(data,columns=Name,Age)同时在后可以设置数据类型dtype=float，可以将表格中的数字数据动转换成浮点数。注意，此处定是维列表，或者字典。（3）字典创建：data= Name:zhang,li,wang,Age:10,20,30df=pd.Dat

3、aFrame(data)字典创建列名动带了字典键，键值为表格元素。（4）关于声明表头可以在创建表格时声明表头，当特定表头的元素不存在，填充为NaN。df1=pd.DataFrame(data,columns=a,b)df2=pd.DataFrame(data,columns=a,d)0 1 NaN1 3 NaN2.添加元素dfcolumn_name,df.loc,df.iloc,df.append分为添加和添加列。关于添加列，只需要dfcolumn_name=即可，默认添加到最后列；当想添加到指定的位置时，采df.insert()法；关于添加，有三种法。先df.iloc=，参数为数字，会被覆盖

4、；其次df.loc，参数为索引名Index，根据索引名添加；最后df.append()，将两个表格合成个。添加列：（1）添加到最后列df1score=80,98,67,90（2）具体插某列到位置：df.insert(iloc,column,value)三个参数，插位置，列名，插值列表：df1.insert(2,birth,1995-07-01,1998-09-04,1993-11-03,1994-04-17)（3）添加：df.ilocindexindex是整数，表添加到第，原数据会被覆盖，且不能超过len(dataframe)；first 6 7second 3 4（4）df.loc法根据索引

5、添加，此时添加的数值使给定的索引。当添加的索引值已经存在时，更改；不存在时，添加到最后。般这种法，表格的索引都是定义的。data=a:1,b:2,a:3,b:4df1=pd.DataFrame(data,columns=a,b)df1.loc3=6,70 1 21 3 43 6 7（5）：添加到最后这是需要创建两个表格，然后拼接成个。需要注意参数ignore_index，默认保留原索引，改为True时表重新排序索引。般插个新的项时，采简单法构建个新的表格，然后append到标表格去。data=1,2,3,4df1=pd.DataFrame(data,columns=a,b)data=5,6,7

6、,8df2=pd.DataFrame(data,columns=a,b)df=df1.append(df2,ignore_index=True)输出：a b0 1 21 3 42 5 63 7 83.不同dataframe的拼接法df1.merge(df2,on,how)df=df1.merge(df2, on=合并的列名 , how=outer）how表内连接（inner）或者外连接（outer）：内连接表保留共有元素，外连接表保留所有元素，没有值的进NaN填充；同时，合并列名也可以选择多个。df1=pd.DataFrame(data1,columns=Name,Sex,Age)df2=pd

7、.DataFrame(data2,columns=Name,Weights,Heights)df_merge=df1.merge(df2,on=Name,how=outer)df_merge2=df1.merge(df2,on=Name,how=inner)311001471122561 qian female1总结博客见：4.更改dataframe中的值和df.ilocindex,column三种法，df.iloc，根据索引位置来查找，参数都为整数，表列，等价于df.iat；df.loc，参数为index名和column名，等价于df.at；5.dataframe按照某列排序df.sort_

8、values(by,inplace,ascending)格式为：df.sort_values(by=A,inplace=True, ascending=True)，参数1表按哪个列进排序，会在原dataframe上进修改df.sort_values(by=A,inplace=True, ascending=True)1 0 92 4 81 6 30 7 50 8 56.取指定范围内的值末，列列末,df.iloc有loc法和iloc法。loc法通过index和column来取，不能通过数字，iloc法通过数字索引来去，不能使索引名。同时需要注意，iloc法按照数字来取时，不包含最后个元素。112male 7511147.08.删除指定9.使groupby对表格进划分（1）#df1=dfSales.groupby(dfGroup).sum()print(df1)df1=dfSales.groupby(dfMon).sum()print(df1)10.数据透视表格df.pivot(index=Mon,columns=Part,values=Num)681 3 5 7 911 13 15 17 19122 4 6 8 1012 14 16 18 2011.添加的平均值dfM