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Python?Pandas?中的數據結構詳解_python

作者：云邊有把小AK ? 更新時間： 2022-08-12 編程語言

前言：

Pandas有三種數據結構：Series、DataFrame和Panel。Series類似于數組；DataFrame類似于表格；Panel可視為Excel的多表單Sheet

1.Series

Series是一種一維數組對象，包含一個值序列，并且包含數據標簽，稱為索引(index)，通過索引來訪問數組中的數據。

1.1通過列表創建Series

例1.通過列表創建

import pandas as pd
obj = pd.Series([1,-2,3,4])   #僅由一個數組構成
print(obj)

輸出：

0 1
1 -2
2 3
3 4
dtype: int64

輸出的第一列為index，第二列為數據value。如果創建Series時沒有指定index，Pandas會采用整型數據作為該Series的index。也可以使用Python里的索引index和切片slice技術

例2.創建Series時指定索引

import pandas as pd
i = ["a","c","d","a"]
v = [2,4,5,7]
t = pd.Series(v,index=i,name="col")
print(t)

out:

a ? ?2
c ? ?4
d ? ?5
a ? ?7
Name: col, dtype: int64

盡管創建Series指定了index，實際上Pandas還是有隱藏的index位置信息。所以Series有兩套描述某條數據手段：位置和標簽?

例3.Series位置和標簽的使用

import pandas as pd
val = [2,4,5,6]
idx1 = range(10,14)
idx2 = "hello the cruel world".split()
s0 = pd.Series(val)
s1 = pd.Series(val,index=idx1)
t = pd.Series(val,index=idx2)
print(s0.index)
print(s1.index)
print(t.index)
print(s0[0])
print(s1[10])
print('default:',t[0],'label:',t["hello"])

1.2通過字典創建Series

如果數據被存放在一個Python字典中，也可以直接通過這個字典來創建Series

? 例4.通過字典創建Series

import pandas as pd
sdata = {'Ohio':35000,'Texass':71000,'Oregon':16000,'Utah':5000}
obj = pd.Series(sdata)
print(obj)

Ohio ? ? ?35000
Texass ? ?71000
Oregon ? ?16000
Utah ? ? ? 5000
dtype: int64

如果只傳入一個字典，則結果Series中的索引就是原字典的鍵（有序排列）

例5.通過字典創建Series時的索引

import pandas as pd
sdata = {"a":100,"b":200,"e":300}
obj = pd.Series(sdata)
print(obj)

a ? ?100
b ? ?200
e ? ?300
dtype: int64

如果字典中的鍵值和指定的索引不匹配，則對應的值時NaN

? 例6.鍵值和指定索引不匹配

import pandas as pd
sdata = {"a":100,"b":200,"e":300}
letter = ["a","b","c","e"]
obj = pd.Series(sdata,index=letter)
print(obj)

a ? ?100.0
b ? ?200.0
c ? ? ?NaN
e ? ?300.0
dtype: float64

對于許多應用而言，Series重要的一個功能是：它在算術運算中會自動對齊不同索引的數據

例7.不同索引數據的自動對齊

import pandas as pd
sdata = {'Ohio':35000,'Texas':71000,'Oregon':16000,'Utah':5000}
obj1 = pd.Series(sdata)
states = ['California','Ohio','Oregon','Texas']
obj2 = pd.Series(sdata,index=states)
print(obj1+obj2)

California ? ? ? ? NaN
Ohio ? ? ? ? ? 70000.0
Oregon ? ? ? ? 32000.0
Texas ? ? ? ? 142000.0
Utah ? ? ? ? ? ? ? NaN
dtype: float64?

Series的索引可以通過賦值的方式就地修改

? 例8.Series索引的修改

import pandas as pd
obj = pd.Series([4,7,-3,2])
obj.index = ['Bob','Steve','Jeff','Ryan']
print(obj)

Bob ? ? ?4
Steve ? ?7
Jeff ? ?-3
Ryan ? ? 2
dtype: int64

2.DataFrame

?DataFrame是一個表格型的數據結構，它含有一組有序的列，每列可以是不同類型的值(數值、字符串、布爾值等)。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看作由Series組成的字典(共用同一個索引)。跟其他類型的數據結構相比，DataFrame中面向行和面向列的操作上基本上是平衡的

?構建DataFrame的方式有很多，最常用的是直接傳入一個由等長列表或NumPy數組組成的字典來形成DataFrame

? 例9.DataFrame的創建

import pandas as pd
data = {
    'name':['張三','李四','王五','小明'],
    'sex':['female','female','male','male'],
    'year':[2001,2001,2003,2002],
    'city':['北京','上海','廣州','北京']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

name ? ? sex ?year city
0 ? 張三 ?female ?2001 ? 北京
1 ? 李四 ?female ?2001 ? 上海
2 ? 王五 ? ?male ?2003 ? 廣州
3 ? 小明 ? ?male ?2002 ? 北京

DataFrame會自動加上索引(跟Series一樣)，且全部列會被有序排列。如果指定了列名序列，則DataFrame的列就會按照指定順序進行排列

例10.DataFrame的索引

import pandas as pd
data = {
    'name':['張三','李四','王五','小明'],
    'sex':['female','female','male','male'],
    'year':[2001,2001,2003,2002],
    'city':['北京','上海','廣州','北京']
}
df = pd.DataFrame(data,columns = ['name','year','sex','city'])
print(df)

name ?year ? ? sex city
0 ? 張三 ?2001 ?female ? 北京
1 ? 李四 ?2001 ?female ? 上海
2 ? 王五 ?2003 ? ?male ? 廣州
3 ? 小明 ?2002 ? ?male ? 北京

跟Series一樣，如果傳入的列在數據中找不到，就會產生NaN值。

例11.DataFrame創建時的空缺值

import pandas as pd
data = {
    'name':['張三','李四','王五','小明'],
    'sex':['female','female','male','male'],
    'year':[2001,2001,2003,2002],
    'city':['北京','上海','廣州','北京']
}
df = pd.DataFrame(data,columns = ['name','year','sex','city','address'])
print(df)

name ?year ? ? sex city address
0 ? 張三 ?2001 ?female ? 北京 ? ? NaN
1 ? 李四 ?2001 ?female ? 上海 ? ? NaN
2 ? 王五 ?2003 ? ?male ? 廣州 ? ? NaN
3 ? 小明 ?2002 ? ?male ? 北京 ? ? NaN

DataFrame構造函數的columns函數給出列的名字，index給出label標簽

例12.DataFrame構建時指定列名

import pandas as pd
data = {
    'name':['張三','李四','王五','小明'],
    'sex':['female','female','male','male'],
    'year':[2001,2001,2003,2002],
    'city':['北京','上海','廣州','北京']
}
df = pd.DataFrame(data,columns = ['name','year','sex','city','address'],index = ['a','b','c','d'])
print(df)

?name ?year ? ? sex city address
a ? 張三 ?2001 ?female ? 北京 ? ? NaN
b ? 李四 ?2001 ?female ? 上海 ? ? NaN
c ? 王五 ?2003 ? ?male ? 廣州 ? ? NaN
d ? 小明 ?2002 ? ?male ? 北京 ? ? NaN

3.索引對象?

?Pandas的索引對象負責管理軸標簽和其他元數據(例如軸名稱等).構建Series或DataFrame時，所用到的任何數組或其他序列的標簽都會被轉換成一個Index

? 例13.顯示DataFrame的索引和列

import pandas as pd
data = {
    'name':['張三','李四','王五','小明'],
    'sex':['female','female','male','male'],
    'year':[2001,2001,2003,2002],
    'city':['北京','上海','廣州','北京']
}
df = pd.DataFrame(data,columns = ['name','year','sex','city','address'],index = ['a','b','c','d'])
print(df)
print(df.index)
print(df.columns)

name ?year ? ? sex city address
a ? 張三 ?2001 ?female ? 北京 ? ? NaN
b ? 李四 ?2001 ?female ? 上海 ? ? NaN
c ? 王五 ?2003 ? ?male ? 廣州 ? ? NaN
d ? 小明 ?2002 ? ?male ? 北京 ? ? NaN
Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')
Index(['name', 'year', 'sex', 'city', 'address'], dtype='object')

索引對象不能進行修改，否則會報錯。不可修改性非常重要，因為這樣才能使Index對象在多個數據結構之間安全共享
除了長的像數組，Index的功能也類似于一個固定大小的集合

例14.DataFrame的Index

import pandas as pd
data = {
    'name':['張三','李四','王五','小明'],
    'sex':['female','female','male','male'],
    'year':[2001,2001,2003,2002],
    'city':['北京','上海','廣州','北京']
}
df = pd.DataFrame(data,columns = ['name','year','sex','city','address'],index = ['a','b','c','d'])
 
print('name'in df.columns)
print('a'in df.index)

True

True

每個索引都有一些方法和屬性，他們可用于設置邏輯并回答有關該索引所包含的數據的常見的問題。

? 例15.插入索引值

import pandas as pd
data = {
    'name':['張三','李四','王五','小明'],
    'sex':['female','female','male','male'],
    'year':[2001,2001,2003,2002],
    'city':['北京','上海','廣州','北京']
}
df = pd.DataFrame(data,columns = ['name','year','sex','city','address'],index = ['a','b','c','d'])
 
df.index.insert(1,'w')
Index(['a', 'w', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')

4.查看DataFrame的常用屬性

DataFrame的基礎屬性有value、index、columns、dtypes、ndim和shape，分別可以獲取DataFrame的元素、索引、列名、類型、維度和形狀。

? 例16.顯示DataFrame的屬性

import pandas as pd
data = {
    'name':['張三','李四','王五','小明'],
    'sex':['female','female','male','male'],
    'year':[2001,2001,2003,2002],
    'city':['北京','上海','廣州','北京']
}
df = pd.DataFrame(data,columns = ['name','year','sex','city','address'],index = ['a','b','c','d'])
 
print(df)
print('信息表的所有值為：\n',df.values)
print('信息表的所有列為：\n',df.columns)
print('信息表的元素個數：\n',df.size)
print('信息表的維度：\n',df.ndim)
print('信息表的形狀：\n',df.shape)
 #//輸出
  name  year     sex city address
a   張三  2001  female   北京     NaN
b   李四  2001  female   上海     NaN
c   王五  2003    male   廣州     NaN
d   小明  2002    male   北京     NaN
信息表的所有值為：
 [['張三' 2001 'female' '北京' nan]
 ['李四' 2001 'female' '上海' nan]
 ['王五' 2003 'male' '廣州' nan]
 ['小明' 2002 'male' '北京' nan]]
信息表的所有列為：
 Index(['name', 'year', 'sex', 'city', 'address'], dtype='object')
信息表的元素個數：
 20
信息表的維度：
 2
信息表的形狀：
 (4, 5)

原文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_52797843/article/details/124465939

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