Pandas入门（二）——DataFrame结构及常用操作

a.create
pd.DataFrame()
参数：
1、二维array；
2、Series 列表；
3、value为Series的字典；

a.1、二维array

import pandas as pd
import numpy as np

s1=np.array([1,2,3,4])
s2=np.array([5,6,7,8])
df=pd.DataFrame([s1,s2])
print df

a.2、Series列表（效果与二维array相同）

import pandas as pd
import numpy as np

s1=pd.Series(np.array([1,2,3,4]))
s2=pd.Series(np.array([5,6,7,8]))
df=pd.DataFrame([s1,s2])
print df

　　

a.3、value为Series的字典结构；

import pandas as pd
import numpy as np

s1=pd.Series(np.array([1,2,3,4]))
s2=pd.Series(np.array([5,6,7,8]))
df=pd.DataFrame({"a":s1,"b":s2});
print df

　　注：若创建使用的参数中，array、Series长度不一样时，对应index的value值若不存在则为NaN

b.属性
b.1 .columns :每个columns对应的keys
b.2 .shape:形状，（a，b）,index长度为a,columns数为b
b.3 .index;.values:返回index列表；返回value二维array
b.4 .head();.tail();
c.if-then 操作
c.1使用.ix[]

df=pd.DataFrame({"A":[1,2,3,4],"B":[5,6,7,8],"C":[1,1,1,1]})
df.ix[df.A>1,'B']= -1
print df

df.ix[条件，then操作区域]

c.2使用numpy.where

df=pd.DataFrame({"A":[1,2,3,4],"B":[5,6,7,8],"C":[1,1,1,1]})
df["then"]=np.where(df.A<3,1,0)
print df

np.where(条件，then，else)

d.根据条件选择取DataFrame
d.1 直接取值df.[]
df=pd.DataFrame({"A":[1,2,3,4],"B":[5,6,7,8],"C":[1,1,1,1]})
df=df[df.A>=2]
print df

d.2 使用.loc[]

df=pd.DataFrame({"A":[1,2,3,4],"B":[5,6,7,8],"C":[1,1,1,1]})
df=df.loc[df.A>2]
print df

　　

（还有很多种方法就不一一列举了）

e.Grouping
e.1groupby 形成group

df = pd.DataFrame({'animal': 'cat dog cat fish dog cat cat'.split(),
'size': list('SSMMMLL'),
'weight': [8, 10, 11, 1, 20, 12, 12],
'adult' : [False] * 5 + [True] * 2});
#列出动物中weight最大的对应size
group=df.groupby("animal").apply(lambda subf: subf['size'][subf['weight'].idxmax()])
print group

　　

e.2 使用get_group 取出其中一分组

df = pd.DataFrame({'animal': 'cat dog cat fish dog cat cat'.split(),
'size': list('SSMMMLL'),
'weight': [8, 10, 11, 1, 20, 12, 12],
'adult' : [False] * 5 + [True] * 2});

group=df.groupby("animal")
cat=group.get_group("cat")
print cat

　　

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