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Python---数据分析(Pandas六:二维数组DataFrame，DataFrame的创建，DataFrame的属性)

news 来源：原创 2025/5/17 5:09:10

一、二维数组DataFrame

DataFrame 是 Pandas 中的一个表格型的数据结构，包含有多列的数据，每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型等)，DataFrame 即有行索引也有列索引，可以被看做是由 Series 组成的字典。

二、DataFrame的创建

在Pandas中，使用DataFrame来创建二维数组DataFrame

class pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, 
dtype=None, copy=None)

描述	说明
data	列表，其中每个元素是一行数据。字典，其中键是列名，值是列值（列表或数组）。 2d-Ndarray。 Series对象，每个 Series成为一列
index	行标签，如果没有指定，默认是整数索引[0, ..., n-1]，其中 n 是数据中的行数。
columns	列标签，如果没有指定，则列标签从数据源中推断。
dtype	指定某列的数据类型。如果指定，则所有列都将转换为指定的数据类型。
copy	布尔值，默认为False。如果为True，则复制数据；如果为False，则尽可能避免复制数据

2.1、使用列表创建

import pandas as pd

# 创建一个包含学生信息的嵌套列表，每个子列表代表一个学生的姓名、年龄和成绩
data_list = [
    ['小明', 20, 85],
    ['小红', 18, 90],
    ['小刚', 22, 88]
]

# 定义列名，分别对应姓名、年龄和成绩
columns = ['姓名', '年龄', '成绩']

# 使用pandas库创建一个DataFrame，将数据列表和列名作为参数传入
df = pd.DataFrame(data_list, columns=columns)

# 打印DataFrame以查看数据
print(df)

2.2、使用字典创建

可以使用一个字典来创建DataFrame，其中字典的键将作为列名，字典的值可以是列表、数组等可迭代对象，它们的长度要一致，代表每一列的数据。

import pandas as pd

# 定义一个字典，其中包含两组数据：姓名和年龄
data = {
    'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],  # 'Name' 键对应一个包含姓名的列
    'Age': [20, 21, 22]               # 'Age' 键对应一个包含年龄的列
}

# 使用pd.DataFrame()函数将字典转换为DataFrame对象
# 这里，data字典中的键自动成为DataFrame的列名，值成为列的数据
df = pd.DataFrame(data)

# 打印DataFrame对象，查看其内容
print(df)

2.3、使用Ndarray数组创建

import pandas as pd

# 创建三个pandas Series对象
s1 = pd.Series(['小明', '小红', '小刚'], name='姓名')
s2 = pd.Series([20, 18, 22], name='年龄')
s3 = pd.Series([85, 90, 88], name='成绩')

# 将Series对象组合成一个字典，键是Series的名称，值是Series本身
# 然后将这个字典传递给DataFrame构造函数来创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({s1.name: s1, s2.name: s2, s3.name: s3})

# 打印DataFrame对象，查看其内容
print(df)

import pandas as pd
import numpy as np

# 定义一个二维Ndarray数组，其中包含两组数据：姓名和年龄
data_array = np.array([
    ['Tom', 20],
    ['Nick', 21],
    ['John', 19]
])

# 使用pd.DataFrame()函数将二维数组转换为DataFrame对象
df = pd.DataFrame(data_array, columns=['Name', 'Age'])

# 打印
print(df)

2.4、使用Series创建

如果有多个Series对象，也可以将它们组合成一个DataFrame。

import pandas as pd
 
# 创建三个pandas Series对象
s1 = pd.Series(['小明', '小红', '小刚'], name='姓名')
s2 = pd.Series([20, 18, 22, 0], name='年龄')
s3 = pd.Series([85, 90, 88], name='成绩')
s4 = pd.Series(name='test')
 
# 使用concat拼接，并指定轴为1
df = pd.concat([s1, s2, s3, s4], axis=1)
 
# 打印DataFrame对象，查看其内容
print(df)

三、DataFrame的属性

import pandas as pd

data = {
    '姓名': ['小明', '小红', '小刚'],
    '年龄': [20, 18, 22],
    '成绩': [85, 90, 88]
}

df = pd.DataFrame(data, index=[3, 4, 5])
print(df)

3.1、 index

返回DataFrame的行索引。

print(df.index)
#Index([3, 4, 5], dtype='int64')

3.2、 columns

返回DataFrame的列名。

print(df.columns)
#Index(['姓名', '年龄', '成绩'], dtype='object')

3.3、 values

返回DataFrame中数据的Ndarray表示

print(df.values)
# [['小明' 20 85]
#  ['小红' 18 90]
#  ['小刚' 22 88]]

3.4、 dtypes

返回每列的数据类型。

print(df.dtypes)
# 姓名    object
# 年龄     int64
# 成绩     int64
# dtype: object

3.5 、shape

返回DataFrame的形状（行数，列数）。

print(df.shape)
#(3, 3)

3.6、 size

返回DataFrame中的元素数量。

print(df.size)
#9

3.7、 empty

返回DataFrame是否为空。

import pandas as pd
import numpy as np

data = [None]

df = pd.DataFrame(data, index=['a'])
print(df)

print(df.empty)

3.8 、T

返回DataFrame的转置。

import pandas as pd

data = {
    '姓名': ['小明', '小红', '小刚'],
    '年龄': [20, 18, 22],
    '成绩': [85, 90, 88]
}

df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'])
print(df)

res = df.T
print(res)

3.9、 axes

返回行轴和列轴的列表。

import pandas as pd

data = {
    '姓名': ['小明', '小红', '小刚'],
    '年龄': [20, 18, 22],
    '成绩': [85, 90, 88]
}

df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'])
print(df)

print(df.axes)

3.10、 ndim

返回DataFrame的维度数。对于标准的二维DataFrame，这个值通常是2。

import pandas as pd
data = {
'姓名': ['小明', '小红', '小刚'],
'年龄': [20, 18, 22],
'成绩': [85, 90, 88]
}
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'])
print(df)
print(df.ndim)

3.11 、attrs

允许用户存储DataFrame的元数据，它是一个字典，可以用来存储任意与 DataFrame相关的额外信息。

import pandas as pd
 
data = {
    '姓名': ['小明', '小红', '小刚'],
    '年龄': [20, 18, 22],
    '成绩': [85, 90, 88]
}
 
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'])
print(df)
 
df.attrs['creator'] = '哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈'
df.attrs['created_at'] = '2025-3-8'
print(df.attrs)