pandas-20 DataFrame()的基本操作

感觉上pandas的DataFrame就像numpy中的矩阵，不过它拥有列名和索引名，实际操作起来会更方便一些。

如：

df = pd.read_clipboard()

df.columns

df.Ratings

import numpy as np

import pandas as pd

from pandas import Series, DataFrame

# 使用 浏览器 打开 某网址

#import webbrowser

#link = 'https://www.tiobe.com/tiobe-index'

#webbrowser.open(link)

# 从 粘贴板上 复制

df = pd.read_clipboard()

print(df)

'''

   Oct 2018  Oct 2017  Change Programming Language  Ratings Change.1

0         1         1     NaN                 Java  17.801%   +5.37%

1         2         2     NaN                    C  15.376%   +7.00%

2         3         3     NaN                  C++   7.593%   +2.59%

3         4         5  change               Python   7.156%   +3.35%

4         5         8  change    Visual Basic .NET   5.884%   +3.15%

'''

print(type(df)) # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

# 打印出所有的 列名

print(df.columns)

'''

Index(['Oct 2018', 'Oct 2017', 'Change', 'Programming Language', 'Ratings',

       'Change.1'],

      dtype='object')

'''

# 打印出 其中 一列的 值

print(df.Ratings)

'''

0    17.801%

1    15.376%

2     7.593%

3     7.156%

4     5.884%

Name: Ratings, dtype: object

'''

# 可以使用访问字典的方式 访问

print(df['Ratings'])

'''

0    17.801%

1    15.376%

2     7.593%

3     7.156%

4     5.884%

Name: Ratings, dtype: object

'''

print(type(df['Ratings'])) # 每一列 其实都是一个 series ： <class 'pandas.core.series.Series'>

# 拿出其中的某一些列，组成一个新的dataframe

df_new = DataFrame(df, columns=['Change', 'Ratings'])

print(df_new)

df_new = DataFrame(df, columns=['Change', 'Ratings', 'name'])

print(df_new)

'''

   Change Ratings  name

0    Java    None   NaN

1       C    None   NaN

2     C++    None   NaN

3  Python    None   NaN

4  Visual  5.884%   NaN

添加的新列，会默认一 NaN填充

'''

# 为 新列 赋值

df_new['name'] = range(0, 5)

print(df_new)

'''

   Change Ratings  name

0    Java    None     0

1       C    None     1

2     C++    None     2

3  Python    None     3

4  Visual  5.884%     4

'''

# 更改某一列 的值

df_new['Change'] = np.arange(0, 5)

print(df_new)

'''

   Change Ratings  name

0       0    None     0

1       1    None     1

2       2    None     2

3       3    None     3

4       4  5.884%     4

'''

# 直接赋值一个 Series 也可以

df_new['Ratings'] = pd.Series(np.arange(0, 5))

print(df_new)

# 单独为 某列的某几个值赋值

df_new['name'] = pd.Series([100, 300], index = [1, 2])

print(df_new)

'''

   Change  Ratings   name

0       0        0    NaN

1       1        1  100.0

2       2        2  300.0

3       3        3    NaN

4       4        4    NaN

'''

巴特西

pandas-20 DataFrame()的基本操作

pandas-20 DataFrame()的基本操作

最新文章

热门文章