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pandas创建DataFrame pandas创建DataFrame的方式小结

Eternal1690   2021-09-30 我要评论
想了解pandas创建DataFrame的方式小结的相关内容吗Eternal1690在本文为您仔细讲解pandas创建DataFrame的相关知识和一些Code实例欢迎阅读和指正我们先划重点:pandas创建DataFrame下面大家一起来学习吧。

如果你是一个pandas初学者那么不知道你会不会像我一样。在学用列表或者数组创建DataFrame时理不清怎样用数据生成以及想要形状的的Dataframe那么现在你不用自己琢磨了我这里给你整理了一下现在我们就来看看这三种生成Dataframe的方式。

1.用传入列表或者数组创建DataFrame 采用列表创建DataFrame

nums = [[i for i in range(3)] for _ in range(10)]
nums

在这里插入图片描述

colu = [f'col_{i}' for i in range(3)]   # 用来做列名
inde = [f'row_{i}' for i in range(10)]  # 用来做索引
pd.DataFrame(data=nums,index=inde,columns=colu)   
# 参数解释:data是要传入的数据index是索引(不指定会自动产生自增长的索引)
# columns为指定的列名按照顺序装在一个列表中

在这里插入图片描述

不知道你发现没有生成的DataFrame形状和前面的列表'长相‘是一样的所以以后要用这种方式创建DataFrame的话是不是只要先把列表生成好形状就不用再调整DataFrame形状了。

当然用数组创建DataFrame其实是一样的道理所以我不演示了我这里给一段代码需要请自行调试。

用列表创建DataFrame

import numpy as np
import pandas as pd

nums = np.array([i for i in range(1,31)]).reshape(10,3)
colu = [f'col_{i}' for i in range(3)]
inde = [f'row_{i}' for i in range(10)]  
pd.DataFrame(data=nums,index=inde,columns=colu)

在这里插入图片描述

实际上这两种方式我们并不推荐我们更推荐用下面这种data参数给字典的方式来创建DataFrame

2.传入字典形式参数创建DataFrame

import numpy as np
import pandas as pd

hight = np.random.randint(158,180,10)
weight = np.random.randint(49,75,10)
pd.DataFrame(data={
    'hight':hight,
    'weight':weight,}
)      # 这里没有设置索引会自动生成

在这里插入图片描述

怎么样这样是不是超级简单呢?

将直接读取数据文件生成DataFrame

但实际上以上创建DataFrame的方式都不是日常工作中最常用的很多时候其实我们是直接读取以个文件然后将文件中的数据放入DataFrame中进行数据分析。
那么接下来我们看一下用pandas读取excel文件或者csv文件
当我们输入代码pd.read_然后按tab键我们发现

在这里插入图片描述

因此我们发现其实不仅仅是csv和excel文件实际上还可以读取很多种类型的文件但这里我们只演示读取excel和csv文件

读取excel

df = pd.read_excel('data/2020年销售数据.xlsx')  
df

在这里插入图片描述

读取csv

df = pd.read_csv('data/2018年北京积分落户数据.csv',encoding='utf-8')  # encoding参数指定数据的编码方式为utf-8
df

在这里插入图片描述

好了创建DataFrame就先分享到这里下篇文章见


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