【Python进阶系列】DataFrame数据类型初体验~|图解 + 示例代码

作者&投稿:殳娄 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
~ DataFrame是Python中的重要数据结构,它可视为一张带标签的二维数组,类似于Excel中的表格。DataFrame由多个Series构成,每个Series对应DataFrame的一列,且拥有行索引和列索引以方便数据访问。构建DataFrame的方法多样,包括使用字典或NumPy数组,甚至可以直接通过Series生成。创建时,可以自定义列名和行名,而默认情况下,索引为自然数序列。此外,DataFrame支持转置操作,类似于NumPy数组的transpose方法。总的来说,DataFrame灵活且强大,是数据处理中的重要工具。以下是相关代码示例:

DataFrame是一种数据结构,类似Excel的表格,由带标签的一维数组(Series)组成,具有行索引和列索引。常见的构建方式是通过字典或NumPy数组:

python
# 使用字典创建DataFrame
df_dict = {'one': [1, 2, 3], 'two': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(df_dict)

# 使用NumPy数组
import numpy as np
data = np.random.randint(0, 10, (3, 2))
df_from_array = pd.DataFrame(data, columns=['col1', 'col2'])

# 使用Series构成
s = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
df_from_series = pd.DataFrame(s, index=['one', 'two', 'three'])

创建时,可以指定列名和行名:

python
df_custom_index = pd.DataFrame(data, columns=['col1', 'col2'], index=['row1', 'row2', 'row3'])

转置操作也很直观:

python
df_transposed = df.T


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