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笔记|数据分析学习笔记17|DataFrame的介绍和创建
本系列所有文章都放在
数据科学标签,总目录如下:
17.1 DataFrame 结构图解
DataFrame 是 Pandas 中的二维表格结构,由两大部分组成:
- Index(行索引):每一行称为一条 Record(记录);
- 多列 Series:每一列都是一个独立的 Series 对象,各列可拥有不同数据类型。
整体类似 Excel 整张工作表,通过行索引 + 列标签共同定位每一个单元格。
name score age1 tom 60.5 152 tom 60.5 153 jack 80.0 154 alice 30.6 205 bob 70.0 266 allen 83.5 30- 行索引:
1, 2, 3, 4, 5, 6 - 列标签:
name, score, age - 每一列(如
score)本质上是一个 Series
17.2 DataFrame 的创建方式
17.2.1 通过 Series 创建
import pandas as pdimport numpy as np
s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])s2 = pd.Series([6, 7, 8, 9, 10])df = pd.DataFrame({'第一列': s1, '第二列': s2})print(type(df['第一列'])) # 每一列是一个 Series输出:
<class 'pandas.core.series.Series'>将多个 Series 传入字典,键作为列名,值作为列数据。
17.2.2 通过字典创建
df = pd.DataFrame( { 'name': ['tom', 'tom', 'jack', 'alice', 'bob', 'allen'], 'age': [15, 15, 15, 20, 26, 30], 'score': [60.5, 60.5, 80, 30.6, 70, 83.5] }, index=[1, 2, 3, 4, 5, 6], columns=['name', 'score', 'age'])print(df)输出:
name score age1 tom 60.5 152 tom 60.5 153 jack 80.0 154 alice 30.6 205 bob 70.0 266 allen 83.5 30要点说明:
- 字典的键 → 列标签(
columns) index参数:指定自定义行索引columns参数:指定列的显示顺序(可调整列的顺序)- 各列可以是不同数据类型(
name为字符串、score为浮点、age为整数)
17.3 本节小结
本节完成了以下内容:
- 理解了 DataFrame 的二维结构:行索引 + 多列 Series。
- 掌握了两种创建方式:通过 Series 字典创建、通过普通字典配合
index和columns参数创建。 - 了解了 DataFrame 中每一列本质上是一个独立的 Series 对象。
下一节我们将学习 DataFrame 的属性。
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