Python中的DataFrame模块学习

　　本文是基于Windows系统环境，学习和测试DataFrame模块：

　　Windows 10

　　PyCharm 2018.3.5 for Windows (exe)

　　python 3.6.8 Windows x86 executable installer

　　1. 初始化DataFrame

　　创建一个空的DataFrame变量

　　import pandas as pd

　　import numpy as np

　　data = pd.DataFrame()

　　print(np.shape(data)) # (0,0)

　　通过字典创建一个DataFrame

　　import pandas as pd

　　import numpy as np

　　dict_a = {'name': ['xu', 'wang'], 'gender': ['male', 'female']}

　　data = pd.DataFrame(dict_a)

　　print(np.shape(data)) # (2,2)

　　print(data)

　　# data =

　　# name gender

　　# 0 xu male

　　# 1 wang female

　　通过numpy.array创建一个DataFrame

　　import pandas as pd

　　import numpy as np

　　mat = np.random.randn(3,4)

　　df = pd.DataFrame(mat)

　　df.columns = ['a','b','c','d']

　　print(df)

　　一个DataFrame转成numpy.array

　　import pandas as pd

　　import numpy as np

　　mat = np.random.randn(3,4)

　　df = pd.DataFrame(mat)

　　df.columns = ['a','b','c','d']

　　print(df)

　　n = np.array(df)

　　print(n)

　　DataFrame增加一列数据

　　import pandas as pd

　　import numpy as np

　　data = pd.DataFrame()

　　data['ID'] = range(0,10)

　　print(np.shape(data)) # (10,1)

　　DataFrame增加一列数据，且值相同

　　import pandas as pd

　　import numpy as np

　　dict_a = {'name': ['xu', 'wang'], 'gender': ['male', 'female']}

　　data = pd.DataFrame(dict_a)

　　data['country'] = 'China'

　　print(data)

　　# data =

　　# name gender country

　　# 0 xu male China

　　# 1 wang female China

　　DataFrame删除重复的数据行

　　import pandas as pd

　　norepeat_df = df.drop_duplicates(subset=['A_ID', 'B_ID'], keep='first')

　　# norepeat_df = df.drop_duplicates(subset=[1, 2], keep='first')

　　# keep=False时，就是去掉所有的重复行

　　# keep=‘first'时，就是保留第一次出现的重复行

　　# keep='last'时就是保留最后一次出现的重复行。

　　2. 基本操作

　　去除某一列两端的指定字符

　　import pandas as pd

　　dict_a = {'name': ['.xu', 'wang'], 'gender': ['male', 'female.']}

　　data = pd.DataFrame(dict_a)

　　print(data)

　　# data =

　　# name gender

　　# 0 .xu male

　　# 1 wang female.

　　data['name'] = data['name'].str.strip('.') # 删除'.'

　　# data['name'] = data['name'].str.strip() # 删除空格

　　print(data)

　　# data =

　　# name gender

　　# 0 xu male

　　# 1 wang female.

　　重新调整index的值

　　import pandas as pd

　　data = pd.DataFrame()

　　data['ID'] = range(0,3)

　　# data =

　　# ID

　　# 0 0

　　# 1 1

　　# 2 2

　　data.index = range(1,len(data) + 1)

　　# data =

　　# ID

　　# 1 0

　　# 2 1

　　# 3 2

　　调整DataFrame列顺序

　　import pandas as pd

　　data = pd.DataFrame()

　　print(data)

　　# data =

　　# ID name

　　# 0 0 xu

　　# 1 1 wang

　　# 2 2 li

　　data = data[['name','ID']]

　　# data =

　　# name ID

　　# 0 xu 0

　　# 1 wang 1

　　# 2 li 2无锡人流医院 http://www.bhnfkyy.com/

　　获取DataFrame的列名

　　import pandas as pd

　　data = pd.DataFrame()

　　print(data)

　　# data =

　　# ID name

　　# 0 0 xu

　　# 1 1 wang

　　# 2 2 li

　　print(data.columns.values.tolist())

　　# ['ID', 'name']

　　获取DataFrame的行名

　　import pandas as pd

　　data = pd.DataFrame()

　　print(data)

　　# data =

　　# ID name

　　# 0 0 xu

　　# 1 1 wang

　　# 2 2 li

　　print(data._stat_axis.values.tolist())

　　# [0, 1, 2]

　　3. 读写操作

　　将csv文件读入DataFrame数据

　　read_csv()函数的参数配置参考官网pandas.read_csv

　　import pandas as pd

　　data = pd.read_csv('user.csv')

　　print (data)

　　将DataFrame数据写入csv文件

　　to_csv()函数的参数配置参考官网pandas.DataFrame.to_csv

　　import pandas as pd

　　data = pd.read_csv('test1.csv')

　　data.to_csv("test2.csv",index=False, header=True)

　　4. 异常处理

　　过滤所有包含NaN的行

　　dropna()函数的参数配置参考官网pandas.DataFrame.dropna

　　from numpy import nan as NaN

　　import pandas as pd

　　data = pd.DataFrame([[1,2,3],[NaN,NaN,2],[NaN,NaN,NaN],[8,8,NaN]])

　　print (data)

　　# data =

　　# 1 2 3

　　# NaN NaN 2

　　# NaN NaN NaN

　　# 8 8 NaN

　　data = data.dropna()

　　# DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

　　# axis: 0 or 'index'表示去除行 1 or 'columns'表示去除列

　　# how: 'any'表示行或列只要含有NaN就去除，'all'表示行或列全都含有NaN才去除

　　# thresh: 整数n，表示每行或列中至少有n个元素补位NaN，否则去除

　　# subset: ['name', 'gender'] 在子集中去除NaN值，子集也可以index，但是要配合axis=1

　　# inplace: 如何为True，则执行操作，然后返回None

　　print(data)

　　# data =

　　# 1 2 3