Python 資料處理擴充套件包： pandas 模組的DataFrame介紹（建立和基本操作）
DataFrame是Pandas中的一個表結構的資料結構，包括三部分資訊，表頭（列的名稱），表的內容（二維矩陣），索引（每行一個唯一的標記）。
一、DataFrame的建立
有多種方式可以建立DataFrame，下面舉例介紹。
例1： 通過list建立
>>> 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，建立了一個2行3列的表格，建立時只指定了表格的內容（通過一個巢狀的list），沒有指定列名和索引。
這時列名就自動為 0,1,2 ；索引自動為數值0,1.
我們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，上面程式碼通過index和 columns引數指定了索引和列名。
例2：建立例子
>>> 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]
上面程式碼建立的dates是個時間索引，np.random.randn 方法建立一個6行4列的隨機數矩陣。
最後的df使用 dates作為索引，使用np.random.randn 方法建立的矩陣作為內容，使用 list('abcd'）作為列名。
二、 DataFrame的一些基本操作
1、獲取資料的行數
len(df)
或
len(df.index)
2、顯示索引、列和底層的numpy資料
>>> 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]])
說明，這個例子中的df使用的是上面建立的 DataFrame物件
3、顯示資料
df.head([n]) # 獲取df中的前n行資料，n不指定，則預設為5
df.tail([n]) # 獲取df中的後n行資料，n不指定，則預設為5
>>> dates = pd.date_range('20121001',periods=100) >>>df = pd.DataFrame(np.random.randn(100,4) , index = dates,columns=list('abcd' )) >>> df.head() a b c d 2012-10-01 -1.010746 0.176277 -0.838870 0.742626 2012-10-02 0.111174 0.182840 0.193215 1.517350 2012-10-03 -0.757385 1.137521 -0.247181 0.659187 2012-10-04 -1.157838 1.464957 -2.106226 1.160796 2012-10-05 0.141747 0.032917 0.647210 -0.861413 [5 rows x 4 columns] >>> df.tail() a b c d 2013-01-04 -0.225416 -1.436526 -0.349813 -0.130948 2013-01-05 -1.544653 -0.214760 1.455662 0.050591 2013-01-06 0.582737 -0.646163 -1.763772 -1.463706 2013-01-07 -0.694467 0.710954 -2.227337 -0.257376 2013-01-08 0.282839 -1.100346 1.526374 1.658781
注意，head 和 tail 返回的是一個新的dataframe，與原來的無關
4、按照索引排序
newdf = df.sort_index(ascending=False,inplace=True)
ascending=False 引數指定按照索引值的以降序方式排序，預設是以升序排序。
inplace=True 指定為True時，表示會直接對df中的資料進行排序，函式返回值為None，newdf的值為None；
如果不設定為True（預設為false），則不會對df中資料進行修改，會返回一個新的df，這時newdf就有內容，是一個新的排序後的df。
5、新增資料(append方法)
append方法可以新增資料到一個dataframe中，注意append方法不會影響原來的dataframe，會返回一個新的dataframe。
語法：
DataFrame.append(otherData, ignore_index=False, verify_integrity=False)
其中otherData引數是要新增的新資料，支援多種格式。
ignore_index 引數預設值為False，如果為True，會對新生成的dataframe使用新的索引（自動產生），忽略原來資料的索引。
verify_integrity引數預設值為False，如果為True，當ignore_index為False時，會檢查新增的資料索引是否衝突，如果衝突，則會新增失敗。
舉例說明1：
dates = pd.date_range('20121001',periods=10) df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4) , index = dates,columns=list('abcd')) dates1 = pd.date_range('20121001',periods=2) df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(2,4) , index = dates1,columns=list('abcd')) df.append(df1) # df1中的2行資料會加到df中，且新產生的df的各行的索引就是原來資料的索引 df.append(df1,ignore_index=True) # df1中的2行資料會加到df中，且新產生的df的索引會重新自動建立 df.append(df1,verify_integrity=True) #會報錯，因為df1的索引和df2的索引衝突了
說明，df1的列名必須和df一致，否則不是簡單的新增行。而是會新增列，再新增行。
舉例2：
>>> df.append({'a':10,'b':11,'c':12,'d':13},ignore_index=True)
a b c d
0 -0.471061 -0.937725 -1.444073 0.640439
1 -0.732039 -1.617755 0.281875 1.179076
2 1.115559 0.136407 -2.225551 0.119433
3 0.695137 0.380088 -0.318689 -0.048248
4 1.483151 -0.124202 -0.722126 0.035601
5 0.326048 -0.139576 -0.172726 0.931670
6 0.858305 0.857661 -0.279078 0.583740
7 -0.041902 0.408085 -1.019313 0.005968
8 0.626730 0.143332 -0.404894 0.377950
9 -1.850168 0.430794 -0.534981 -0.738701
10 10.000000 11.000000 12.000000 13.000000
上面程式碼是新產生的df會新增一行。這種操作，ignore_index引數值必須設定為True，否則會報錯。
舉例3：
>>> df.append({'e':10},ignore_index=True)
a b c d e
0 -0.471061 -0.937725 -1.444073 0.640439 NaN
1 -0.732039 -1.617755 0.281875 1.179076 NaN
2 1.115559 0.136407 -2.225551 0.119433 NaN
3 0.695137 0.380088 -0.318689 -0.048248 NaN
4 1.483151 -0.124202 -0.722126 0.035601 NaN
5 0.326048 -0.139576 -0.172726 0.931670 NaN
6 0.858305 0.857661 -0.279078 0.583740 NaN
7 -0.041902 0.408085 -1.019313 0.005968 NaN
8 0.626730 0.143332 -0.404894 0.377950 NaN
9 -1.850168 0.430794 -0.534981 -0.738701 NaN
10 NaN NaN NaN NaN 10
可以看出，如果插入的資料，指定的列名不存在，新產生的df不僅會增加行，還會增加列。
6、遍歷資料
示例程式碼如下
for index,row in df.iterrows(): print index #獲取行的索引 print row.a #根據列名獲取欄位 print row[0]#根據列的序號（從0開始）獲取欄位
7、查詢資料
建立如下的dataframe
dates = pd.date_range('20121001',periods=10)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4) , index = dates,columns=list('abcd'))
可以有各種方式獲取df中的全部或部分資料
df['a'] #按照列名獲取指定的列，返回的是一個Series，其中key是索引，value是該列對應的欄位值
df[:2] #獲取前2行資料，效果等同 df[0:2]，返回的是一個新的dataframe
df[2:5] #獲取第3行~5行 這3條記錄，返回的是一個新的dataframe
df.loc['20121009'] #獲取指定索引的行，等同於 df.loc['2012-10-09']，返回的是一個Series，其中key是列名，value是該列對應的欄位值
df.iloc[3] #獲取指定序號的行，這裡是第4行
8、刪除資料
del df['a'] #刪除dataframe中指定的列，這個是直接影響當前的dataframe，注意 del不是函式，是python中的內建語句，沒有返回值
df.drop(['a'],axis=1) #刪除指定的列，與上面的區別是不會影響原來的dataframe，dop方法會返回一個刪除了指定列的新的dataframe
說明，dop方法既可以刪除列，也可以刪除行，但上面建立的df無法被刪除行（?），下面這個例子可以刪除行
data = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4, 4)),index=['Ohio', 'Colorado', 'Utah', 'New York'],columns=['one', 'two', 'three', 'four']) data.drop(['Colorado', 'Ohio'])
上面程式碼中的dop方法刪除了指定索引的兩行，注意同刪除列一樣，drop方法不會影響原來的dataframe，會返回一個刪除後的新的dataframe
9、增加列
例子程式碼如下
dates = pd.date_range('20121001',periods=10) df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,3) , index = dates,columns=list('abc')) df['d'] = pd.Series(np.random.randn(10),index=df.index)
上面程式碼先是建立了一個dataframe，然後通過df['d'] 插入了一個新的列。如果指定的列名存在，會修改列的內容。
10、修改指定行或單元格資料
df.values[i][j]= xxx #其中i是行號，j是列號，都是從0開始
df.values[1]=12 # 會把一行中的所有列中的資料設定為同一個值，這裡的引數1是序號，這裡為第2行資料
df['a'] = 12 #這樣會把指定列的所有資料都設定為同一個值，如這裡的12。注意，如果指定的列名不存在，會新增列
11、插入行
前面介紹的append方法是產生一個新的 dataframe，不會改變原來的dataframe。
那有沒有辦法直接在當前的frame中插入一行資料呢？ 上面介紹的 df[列名] = xxx 是用來插入或修改列的資訊。