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2 DataFrame
a:通过传入一个等长的列表构成DataFrame 自动加上索引
1 data={‘state‘:[‘ohio‘,‘ohio‘,‘ohio‘,‘Nevada‘,‘Nevada‘], 2 ‘year‘:[2000,2001,2002,2001,2002], 3 ‘pop‘:[1.5,1.7,3.6,2.1,2.9]} 4 frame=DataFrame(data)
b:指定顺序序列(之前是按照默认排序)
1 DataFrame(data,columns=[‘year‘,‘state‘,‘pop‘])
c:传入数据的时候列不存在 那么就是NAN
d:从DataFrame中获取一个series
1 frame2.year
e：赋值方式修改列
1 frame2[‘debt‘]=16.5 2 frame2
f：赋值的时候如果传入一个Series，那么可以进行精确的匹配，空位为缺省值
1 var = Series([-1.2,-1.5,-1.7],index=[‘two‘,‘four‘,‘five‘]) 2 frame2[‘debt‘]=var 3 frame2
g：为不存在列进行赋值，那么会创建一个新的列。删除用del
1 #为不存在的列进行赋值 那么会创建一个新列 2 frame2[‘eastern‘]=frame2.state==‘ohio‘ 3 frame2 4 5 #删除列 6 del frame2[‘eastern‘]
2 传入的是字典的字典--->外层字典键作为列，内层键作为行索引,此时内层字典的键会被合并
1 #传入的是字典的字典 2 pop={‘Nevada‘:{2001:2.4,2002:2.9}, 3 ‘ohio‘:{2000:1.5,2001:1.7,2002:3.6}} 4 frame3=DataFrame(pop)
a:进行装置 --->frame3.T
b:如果设置了Dataframe的index和columns的name属性 这些会被显示出来
1 #如果设置了Dataframe的index和columns的name属性 这些会被显示出来 2 frame3.index.name=‘year‘; 3 frame3.columns.name=‘state‘ 4 frame3
c：values会以二维ndarray返回---->frame3.values
3 索引对象(续)
利用python数据分析panda学习笔记之DataFrame
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原文地址：http://www.cnblogs.com/lanjianhappy/p/7398683.html
