創(chuàng)建Dataframe主要是使用pandas中的DataFrame函數(shù)，其核心就是第一個(gè)參數(shù)：data，傳入原始數(shù)據(jù)，因此我們可以據(jù)此給出六種創(chuàng)建Dataframe的方法：（示例代碼環(huán)境：jupyter：python3.8）

一、字典類(lèi)

方法1：列表、數(shù)組或元組構(gòu)成的字典構(gòu)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(shù)組
       "c": (1, 2, 3, 4)} #元組
data = pd.DataFrame(dic) # 創(chuàng)建Dataframe
data

運(yùn)行結(jié)果：

可以看到，一個(gè)新的數(shù)據(jù)框已經(jīng)創(chuàng)建成功了。系統(tǒng)默認(rèn)為我們生成了行索引，而列索引就是字典dic里的key，我們也可以在創(chuàng)建Dataframe時(shí)手動(dòng)指定行索引，只需修改參數(shù)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(shù)組
    "c": (1, 2, 3, 4),
}  # 元組
data = pd.DataFrame(dic, index=["一", "二", "三", "四"])  # 創(chuàng)建Dataframe
data

運(yùn)行結(jié)果：

那么如果事后我們后悔了，覺(jué)得我們起的列索引的名字不好聽(tīng)，怎么修改呢？只需修改Dataframe的columns屬性：

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

結(jié)果如下：

讀者也可以嘗試修改Dataframe的index屬性。

方法2：Series構(gòu)成的字典構(gòu)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(chuàng)建Dataframe
data

運(yùn)行結(jié)果：

方法3：字典構(gòu)成的字典構(gòu)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(chuàng)建Dataframe
data

運(yùn)行結(jié)果：

其中：外層的a,b,c這三個(gè)key作為了列索引，內(nèi)層的一，二作為了行索引。讀者可以嘗試為字典dic再添加一個(gè)元素："d":{"一": 100}，看看創(chuàng)建出來(lái)的Dataframe長(zhǎng)什么樣，這個(gè)結(jié)果會(huì)給你什么啟示？

二、列表類(lèi)

方法1：二維數(shù)組構(gòu)造Dataframe

import pandas as pd
import numpy as np
ls = np.arange(12).reshape(3, 4)  # 創(chuàng)建二維數(shù)組
data = pd.DataFrame(ls)
data

運(yùn)行結(jié)果：

方法2：字典列表構(gòu)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(yùn)行結(jié)果：

可以看到，列表中的字典的key作為了列索引，這個(gè)就很像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)里的字段和值。讀者要注意和字典類(lèi)中方法3的區(qū)別。

方法3：Series列表構(gòu)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(yùn)行結(jié)果：

三、小結(jié)

筆者為讀者提供了六種方法創(chuàng)建Dataframe，這里總結(jié)一下：

1.細(xì)心的讀者可能會(huì)發(fā)現(xiàn)：

在字典類(lèi)中，字典最外層的key都作為了列索引，而值則作為某一行的值；

在列表類(lèi)中，列表的每一個(gè)元素都作為了某一行的值。

2.讀者需要在實(shí)際數(shù)據(jù)處理時(shí)，根據(jù)處理數(shù)據(jù)的特點(diǎn)選擇合適的方式創(chuàng)建Dataframe。

到此這篇關(guān)于Python Pandas創(chuàng)建Dataframe數(shù)據(jù)框的六種方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python Pandas創(chuàng)建Dataframe數(shù)據(jù)框內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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