【数据分析】一文教你玩转DataFrame
本文作者：李嘉琪，中南财经政法大学金融学院
本文编辑：郭培军
技术总编：孙一博
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引言
DataFrame是Python中Pandas库中的一种数据结构，它是表格形式，含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。DataFrame 既有行索引也有列索引。它类似excel，是一种二维表。接下来，我们通过演示DataFrame的使用来帮助大家学习DataFrame。
一、创建DataFrame
DataFrame的单元格可以存放数值、字符串等，这和excel表很像，同时DataFrame可以设置列名columns与行名index。
DataFrame 构造方法如下：
pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)#data：一组数据(ndarray、series, map, lists, dict 等类型)。#index：索引值，或者可以称为行标签。#columns：列标签，默认为 RangeIndex (0, 1, 2, …, n) 。#dtype：数据类型。#copy：拷贝数据，默认为 False。创建DataFrame可以通过多种方法。
#使用numpy库创建import numpy as npimport pandas as pddates = pd.date_range('20220906', periods=8)df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 5), index=dates,columns=list('abcde'))df输出结果如下：
#使用列表创建import pandas as pddata = [['Math',90],['English',92],['Chinese',73]]df = pd.DataFrame(data,columns=['course','score'],dtype=float)df#使用字典创建import pandas as pddata = [{'a': 1, 'b': 2},{'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]df = pd.DataFrame(data)df输出结果：
#我们也可以指定索引值,举例假设现在班里以下几位同学的成绩被公示了出来import pandas as pddata = { "李明": [80, 80, 90], "张哲": [50, 40, 85], "冀思": [100, 90, 99], "张蒙": [50, 48, 45], "孙溢": [80, 98, 65], "李旺": [95, 48, 65],}df = pd.DataFrame(data, index = ["Math", "Chinese", "English"])df输出结果如下：
二、DataFrame属性
print(df.loc["Math"]) #查看各位同学的数学成绩print(df.dtypes) #查看数据类型df.head() #当数据集庞大时，查看数据的基本情况通常只需查看顶部与尾部数据。#.head()和.tail()函数分别查看头部、尾部数据，默认为显示5条数据，也可以传入数字指定你想要查看的数据条数。df.tail(1) #查看尾部最后一条数据输出结果如下：
#查看行列索引与值df.columnsdf.indexdf.values#查看行列数。使用shape查看行列数，参数为0表示查看行数，参数为1表示查看列数。print(df.shape[0])print(df.shape[1])输出结果如下：
三、数据的描述性统计
DataFrame.describe(percentiles=None, include=None, exclude=None)常用的描述性统计方法如下：
用上面的例子演示：
df.T.describe()结果如图所示：
df.count() #计算每一列非空数值个数df.quantile(0.3) #0.3分位数 返回每一列的0.3分位数，df.min() #df.min()返回每一列的最小值df.idxmin() #df.idxmin()返回每一列最小值对应的索引。输出结果如下：
四、数据处理
s1=df.iloc[2]s1df.append(s1,ignore_index=True)df.append(s1,ignore_index=False)结果如图：
（2）使用join可以将两个DataFrame合并，但只根据行列名合并，并且以作用的那个DataFrame的为基准。假如班上还有一位同学X的成绩也已经计算出来，可以使用join可以将两个DataFrame合并。
s2 = pd.DataFrame(['40', '60', '89'], index=["Math", "Chinese", "English"], columns=list('X'))df.join(s2)输出结果如下：
当然，也可以通过其他方法。
（3）以上是合并两个Dataframe，如果要合并多个Dataframe，可以用list把几个Dataframe合并起来，然后使用concat转化为一个新的Dataframe。
df10 = pd.DataFrame([71, 82, 93], index=["Math", "Chinese", "English"], columns=['王琦'])df11 = pd.DataFrame([80, 99, 70],["Math", "Chinese", "English"], columns=['李琳'])df12 = pd.DataFrame([100, 80, 100],["Math", "Chinese", "English"], columns=['卫东'])list1 = [df.T,df10.T, df11.T, df12.T]list1df13 = pd.concat(list1)df13输出结果如下：
DataFrame常用方法就介绍到这里了，综上所述，DataFrame可以帮助我们快速处理数据！熟能生巧，大家快来练习一下，祝大家早日玩转DataFrame！
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