Python3--我的代码库之Pandas库之DataFrame（一）

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### 一、什么是DataFrame？ - 这是一种带名称的表格型的数据结构，我们可以看成很多Series堆砌而成； - 第一行为字段值，从第二行开始每一行为一条记录； - 每一列可以为不同的字段数据类型； - 既有行索引，也有列索引 ### 二、创建一个DataFrame

import pandas as pd
import numpy as np

f = pd.DataFrame([1,2,3,4],[2,3,4,5]) 

f #传入列表时，默认将第一个列表作为记录行标签。

	0
2	1
3	2
4	3
5	4

f.index

Int64Index([2, 3, 4, 5], dtype=’int64’)

f.columns

RangeIndex(start=0, stop=1, step=1)

df = pd.DataFrame({'a':range(100,111),'b':range(200,211)})

df #传入字典值时，一个key值将对应多个value，其中将key作为列标签，value组合成为行记录

	a	b
0	100	200
1	101	201
2	102	202
3	103	203
4	104	204
5	105	205
6	106	206
7	107	207
8	108	208
9	109	209
10	110	210

dict_1 ={'a':{2015:1,2016:2,2017:3},'b':{2015:1,2016:3,2017:4}} 

df = pd.DataFrame(dict_1)

df #外层字典的键（即b和a）作为了列，内层键（即2015,2016,2017）则作为了行索引

	a	b
2015	1	1
2016	2	3
2017	3	4

dict_1 ={'a':{2015:1,2016:2,2017:3},'b':{2015:1,2016:3,2018:4}}

df = pd.DataFrame(dict_1)

df

	a	b
2015	1.0	1.0
2016	2.0	3.0
2017	3.0	NaN
2018	NaN	4.0

dict_1 ={'b':{2016:1,2015:2,2017:3},'a':{2016:1,2017:3,2015:4}}

df = pd.DataFrame(dict_1)

df # 列名和行索引的排列方式按照升序排列了，和创建dict_1时的顺序不一样，这说明了用字典创建DataFrame时，索引和列名会默认地按照由小到大即升序的方式来排列

	a	b
2015	4	2
2016	1	1
2017	3	3

df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),index=[1,2,3],columns=['A','B','C','D'])

df # index为行标签，columns为列标签

	A	B	C	D
1	0	1	2	3
2	4	5	6	7
3	8	9	10	11

从外部文件中导入.csv文件

df = pd.read_csv("outschool.csv",encoding = 'gbk')

type(df)

pandas.core.frame.DataFrame

df_iloc = df.iloc[:,:8].head(5) #取前八列，前五条记录

把df_iloc保存到 newout 文件中

df_iloc.to_csv("newout.csv")