DataFrame

一、何为DataFrame?

• DataFrame是一个表格型的数据结构，它由一组有序的列组成；它有行索引，也有列索引，可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）

二、如何创建DataFrame?

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1,2],[3,4]]) 
df1 = pd.DataFrame([[1,2],[3,4]],columns=['zhang','li'],index=['a','b']) 
df2 = pd.DataFrame({'zhang':[1,3],'li':[2,4]})
df3 = pd.DataFrame({'zhang':[1,3],'li':[2,4]},columns=['zhang','li','hu'],index=['a','b']) 
df4 = pd.DataFrame({'zhang':{'a':1,'b':3},'li':{'a':2,'b':4}},columns=['zhang','li','hu'],index=['a','b','c'])

• 参数columns用于调整列的顺序、创造新列

三、DataFrame的属性

• values属性：df.values
• index属性：df.index
• columns属性：df.columns
• name属性：df.columns.name,df.index.name

四、DataFrame的选取

• 获取整列：df4.zhang(推荐)、df4['zhang']、df4.loc[:,'zhang']、df4.iloc[:,0]、df4.loc[:,['zhang','li']]、df4.iloc[:,:2]、df4[['zhang','li']]
• 获取整行：df4.loc['a',:]、df4.iloc[0,:]、df4.loc[['a','b'],:]、df4.loc['a':'b',:]、df4.iloc[:2,:]、df4[:2]（常省略表示所有列的'：'号）
• 获取子DataFrame：df4.loc['a':'b','zhang':'li']、df4.iloc[:2,:2]
• 获取元素值：df4.loc['a','zhang']、df4.iloc[0,0]
• 基于条件获取：df4[df4 < 3]、df4[df4.zhang < 2]（基于列内容获取子DataFrame）

五、DataFrame的索引字段ix

• 近似于集成了索引字段loc、iloc以及条件获取的功能

六、DataFrame的修改

• 列的修改：df3.hu = 3、df3.hu = [3,5]（标量或序列）
• 行的修改：df3.ix['a'] = 6、df3.ix['a'] = [6,7,8]（标量或序列）
• 修改列/行中部分数据可以传入特定索引的Series
• 为不存在的列赋值会创造出新列：df3['wang'] = 8；注意：df3.wang = 8不能创造新列
• 为不存在的行赋值会创造出新行：df3.ix['c'] = 9
• 删除某列：del df3['wang'] 、df3.drop('wang',axis=1)；注意：del df3.wang不能删除某列
• 删除某行：df3.drop('c')

七、 两个绘图小知识点

• Series、DataFrame的index默认被用来绘制X轴,可通过use_False=False禁用该功能
• DataFrame列的name被用作图例的标题