Pandas——常用数据结构DataFrame

DataFrame数据结构

是pandas的基本数据，类似于excel表格形式的数据

DataFrame数据创建

使用pandas.DataFrame(data,index,dtype,columns)
data:可以是列表，数组或字典（np.array()）
index:行索引，columns代表列索引
使用列表创建和数组创建方式一样：

a=[['张三',12,'男'],['小五',17,'男'],['如果',3,'女']]
b=pd.DataFrame(a,columns=['姓名','年龄','性别'])
print(b)
'''
   姓名  年龄 性别
0  张三  12  男
1  小五  17  男
2  如果   3  女
'''

使用字典创建：

a={'姓名':['张三','李四','王五'],'年龄':[10,20,5],'性别':['man','female','male']}
b=pd.DataFrame(a)
print(b)
'''
   姓名  年龄      性别
0  张三  10     man
1  李四  20  female
2  王五   5    male
'''

DataFrame对象属性

values:返回除了标题和索引的内容
shape：返回对象的数组形式，例如（3，2，3）
dtypes：返回每一列内容的数据类型
columns：返回对象的每一列的属性名称
ndim:返回对象的维数
size：返回共有几个元素
index:返回行索引值

a={'姓名':['张三','李四','王五'],'年龄':[10,20,5],'性别':['man','female','male']}
b=pd.DataFrame(a)
print(b.values);print('*'*15);print(b.dtypes)
print('?'*15);print(b.columns)
'''
[['张三' 10 'man']
 ['李四' 20 'female']
 ['王五' 5 'male']]
***************
姓名    object
年龄     int64
性别    object
dtype: object
???????????????
Index(['姓名', '年龄', '性别'], dtype='object')
'''