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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