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DataFrame是Pandas中的一个表结构的数据结构，包括三部分信息，表头（列的名称），表的内容（二维矩阵），索引（每行一个唯一的标记）。
一、DataFrame的创建
有多种方式可以创建DataFrame，下面举例介绍。
例1： 通过list创建
>>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> df 0 1 2 0 1 2 3 1 4 5 6 [2 rows x 3 columns]
上面代表，创建了一个2行3列的表格，创建时只指定了表格的内容（通过一个嵌套的list），没有指定列名和索引。
这时列名就自动为 0,1,2 ；索引自动为数值0,1.
我们可以指定列表和索引，如：
>>> df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]],index=[‘row1‘,‘row2‘],columns=[‘c1‘,‘c2‘,‘c3‘]) >>> df c1 c2 c3 row1 1 2 3 row2 4 5 6 [2 rows x 3 columns]
可以看出，上面代码通过index和 columns参数指定了索引和列名。
例2：创建例子
>>> import numpy as np >>> dates = pd.date_range(‘20121001‘,periods=6) >>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4) , index = dates,columns=list(‘abcd‘)) >>> df a b c d 2012-10-01 -0.236220 0.586985 0.784953 -0.507129 2012-10-02 -1.020807 -1.316997 -0.747997 1.909333 2012-10-03 0.085208 -0.281736 1.112287 1.572577 2012-10-04 0.008708 -0.925711 -0.615752 -1.183397 2012-10-05 1.158198 -1.393678 0.586624 0.202499 2012-10-06 1.149878 -2.383863 1.646403 1.647935 [6 rows x 4 columns]
上面代码创建的dates是个时间索引，np.random.randn 方法创建一个6行4列的随机数矩阵。
最后的df使用 dates作为索引，使用np.random.randn 方法创建的矩阵作为内容，使用 list(‘abcd‘）作为列名。
二、 DataFrame的一些基本操作
1、获取数据的行数
len(df)
或
len(df.index)
2、显示索引、列和底层的numpy数据
>>> df.index <class ‘pandas.tseries.index.DatetimeIndex‘> [2012-10-01, ..., 2012-10-06] Length: 6, Freq: D, Timezone: None >>> df.columns Index([u‘a‘, u‘b‘, u‘c‘, u‘d‘], dtype=‘object‘) >>> df.values array([[-0.2362202 , 0.58698529, 0.78495289, -0.50712897], [-1.02080723, -1.31699704, -0.74799734, 1.90933343], [ 0.08520807, -0.28173589, 1.11228743, 1.57257716], [ 0.00870768, -0.92571109, -0.6157519 , -1.18339719], [ 1.15819829, -1.39367835, 0.586624 , 0.20249899], [ 1.14987847, -2.38386297, 1.64640287, 1.64793523]])
说明，这个例子中的df使用的是上面创建的 DataFrame对象
Python 数据处理扩展包： pandas 模块的DataFrame介绍
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原文地址：http://www.cnblogs.com/51kata/p/5406355.html
