Python Pandas創建Dataframe數據框的六種方法匯總

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創建Dataframe主要是使用pandas中的DataFrame函數，其核心就是第一個參數：data，傳入原始數據，因此我們可以據此給出六種創建Dataframe的方法：（示例代碼環境：jupyter：python3.8）

一、字典類

方法1：列表、數組或元組構成的字典構造Dataframe

直接上代碼：

import pandas as pd
import numpy as np
dic = {"a": [1, 2, 3, 4], #列表
       "b": np.array([4, 5, 6, 7]), #數組
       "c": (1, 2, 3, 4)} #元組
data = pd.DataFrame(dic) # 創建Dataframe
data

運行結果：

可以看到，一個新的數據框已經創建成功瞭。系統默認為我們生成瞭行索引，而列索引就是字典dic裡的key，我們也可以在創建Dataframe時手動指定行索引，隻需修改參數index：

import pandas as pd
import numpy as np
dic = {
    "a": [1, 2, 3, 4],  # 列表
    "b": np.array([4, 5, 6, 7]),  # 數組
    "c": (1, 2, 3, 4),
}  # 元組
data = pd.DataFrame(dic, index=["一", "二", "三", "四"])  # 創建Dataframe
data

運行結果：

那麼如果事後我們後悔瞭，覺得我們起的列索引的名字不好聽，怎麼修改呢？隻需修改Dataframe的columns屬性：

data.columns = ["A", "B", "C"]
data

結果如下：

讀者也可以嘗試修改Dataframe的index屬性。

方法2：Series構成的字典構造Dataframe

import pandas as pd
import numpy as np
dic = {"a": pd.Series([1, 2, 3, 4]), 
       "b": pd.Series([4, 5, 6, 7])}
data = pd.DataFrame(dic)  # 創建Dataframe
data

運行結果：

方法3：字典構成的字典構造Dateframe

import pandas as pd
import numpy as np
dic = {"a": {"一": 1, "二": 2}, 
       "b": {"一": 10, "二": 20}, 
       "c": {"一": 100, "二": 200}}
data = pd.DataFrame(dic)  # 創建Dataframe
data

運行結果：

其中：外層的a,b,c這三個key作為瞭列索引，內層的一，二作為瞭行索引。讀者可以嘗試為字典dic再添加一個元素："d":{"一": 100}，看看創建出來的Dataframe長什麼樣，這個結果會給你什麼啟示？

二、列表類

方法1：二維數組構造Dataframe

import pandas as pd
import numpy as np
ls = np.arange(12).reshape(3, 4)  # 創建二維數組
data = pd.DataFrame(ls)
data

運行結果：

方法2：字典列表構造Dataframe

import pandas as pd
import numpy as np
ls = [{"一": 1, "二": 2}, 
      {"一": 10, "二": 20}, 
      {"一": 100, "二": 200}]
data = pd.DataFrame(ls)
data

運行結果：

可以看到，列表中的字典的key作為瞭列索引，這個就很像關系型數據庫裡的字段和值。讀者要註意和字典類中方法3的區別。

方法3：Series列表構造Dataframe

import pandas as pd
import numpy as np
ls = [pd.Series([1, 2, 3, 4]),
      pd.Series([4, 5, 6, 7])]
data = pd.DataFrame(ls)
data

運行結果：

三、小結

筆者為讀者提供瞭六種方法創建Dataframe，這裡總結一下：

1.細心的讀者可能會發現：

在字典類中，字典最外層的key都作為瞭列索引，而值則作為某一行的值；

在列表類中，列表的每一個元素都作為瞭某一行的值。

2.讀者需要在實際數據處理時，根據處理數據的特點選擇合適的方式創建Dataframe。

到此這篇關於Python Pandas創建Dataframe數據框的六種方法的文章就介紹到這瞭,更多相關Python Pandas創建Dataframe數據框內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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