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pandas Dataframe介绍以及创建

news 来源：原创 2025/5/9 7:03:16

简介

DataFrame 是 Pandas 中最常用的二维数据结构，可以看作是带有行索引和列标签的二维数组，类似于电子表格或 SQL 表。
pandas:
- series 一维数据行
  - 值1 值2 值3 值4
  - 一维数据结构很难表示对应的数据
- DataFrame 二维数据行列
  - 二维数据结构：每一行表示一条记录，每一个列表示一个字段
  - 有行索引和列标签：
    - 行索引表示每一行
    - 列标签表示每一列
DataFrame 定义数据的格式：

{
	"列标签1"：["值1"，"值2"，"值3",.....],
	"列标签2"：["值1"，"值2"，"值3",.....],
	"列标签3"：["值1"，"值2"，"值3",.....]
}

创建数据字典嵌套列表格式

# 字典嵌套列表
# 引用
import pandas as pd
# 定义字典 二维
dist = {
    "name":['张三','李四','王五'],
    "age":[13, 34, 56],
    "sex":['男','女','男']
}
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(dist)
# 输出
print(df)

结果：
  name  age sex
0   张三   13   男
1   李四   34   女
2   王五   56   男

列表嵌套列表

这种方式需要自己定义列标题

# 列表嵌套列表

# 引用
import pandas as pd

# 定义数据 
data = [
    ['张三','男',18],
    ['李四','男',28],
    ['王五','女',38],
]
# 定义列标题
columns = ['name','age','sex']
# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(data,columns = columns)
# 输出
print(df)

结果：
  name age  sex
0   张三   男   18
1   李四   男   28
2   王五   女   38

列表里嵌套字典

就是在列表中的值是字典

[
	{键1；值1，键2：值2}
]

# 列表里嵌套字典
# 引用pandas
import pandas as pd
# 定义 数据
data = [
    {'name':'zhang','age':18,'sex':'man'},
    {'name':'li','age':28,'sex':'woman'},
    {'name':'wang','age':38,'sex':'man'},
]
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# 输出
print(df)

结果：
    name  age    sex
0  zhang   18    man
1     li   28  woman
2   wang   38    man

使用`Numpy`定义数组

如果需要使用Numpy ，必须先安装在终端中写入pip install Numpy安装，并引用引用方式与pandas一样
Numpy 是python 中的数值计算库，可以提供一个数组和多维数据的定义，和各种数组处理工具

使用Numpy 创建数组：

一维数组：

# Numpy

# 引用Numpy
import numpy as np
# 定义一维数组
arr1 = np.array([1,2,3,4])
# 输出
print(arr1)

结果;
[1 2 3 4]

二维数组

# 二维数组
arr2 = np.array(
    [   [1,2,3,4],
        [2,3,4,5],
        [3,4,5,6]
    ]
)
# 输出
print(arr2)

结果：
[[1 2 3 4]
 [2 3 4 5]
 [3 4 5 6]]

创建DataFrame

# 引用pandas
import pandas as pd
# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(arr2,columns = ['a','b','c','d'])
# 输出
print(df)

结果；
   a  b  c  d
0  1  2  3  4
1  2  3  4  5
2  3  4  5  6