Pandas系列：10种方式创建DataFrame |
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Pandas系列：10种方式创建DataFrame
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DataFrame数据创建
在上一篇文章中已经介绍过pandas中两种重要类型的数据结构：Series类型和DataFrame类型，以及详细讲解了如何创建Series的数据。 本文介绍的是如何创建DataFrame型数据，也是pandas中最常用的数据类型，必须掌握的，后续的所有连载文章几乎都是基于DataFrame数据的操作。
1、Pandas开篇之作：Pandas中使用爆炸函数 2、Pandas系列第一篇：Series类型数据创建 导入库pandas和numpy建议通过anaconda安装后使用；pymysql主要是python用来连接数据库，然后进行库表操作的第三方库，也需要先安装 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import pymysql # 安装：pip install pymysql 10种方式创建DataFrame数据
下面介绍的是通过不同的方式来创建DataFrame数据，所有方式最终使用的函数都是：pd.DataFrame() 创建空DataFrame1、创建一个完全空的数据 创建一个空DataFrame数据，发现什么也没有输出；但是通过type()函数检查发现：数据是DataFrame类型
2、创建一个数值为NaN的数据 df0 = pd.DataFrame( columns=['A','B','C'], # 指定列属性 index=[0,1,2] # 指定行索引 ) df0
改变数据的行索引： df0 = pd.DataFrame( columns=['A','B','C'], index=[1,2,3] # 改变行索引：从1开始 ) df0
将每个列字段的数据通过列表的形式列出来 df1 = pd.DataFrame({ "name":["小明","小红","小侯","小周","小孙"], "sex":["男","女","女","男","男"], "age":[20,19,28,27,24], "class":[1,2,2,1,2] }) df1
pandas可以通过读取本地的Excel、CSV、JSON等文件来创建DataFrame数据 1、读取CSV文件 比如曾经爬到的一份成都美食的数据，是CSV格式的： df2 = pd.read_csv("成都美食.csv") # 括号里面填写文件的路径：本文的文件在当然目录下 df2
2、读取Excel文件 如果是Excel文件，也可以进行读取： df3 = pd.read_excel("成都美食.xlsx") df3.head() # 默认显示前5行数据
3、读取json文件 比如本地当前目录下有一份json格式的数据：
通过pandas读取进来： df4 = pd.read_json("information.json") df4
4、读取TXT文件 本地当前目录有一份TXT文件，如下图：
上图中如果不指定任何参数：pandas会将第一行数据作为列字段（不是我们想要的结果），指定参数修改后的代码： df7 = pd.read_table( "text.txt", # 文件路径 names=["姓名","年龄","性别","省份"], # 指定列属性 sep=" " # 指定分隔符：空格 ) df7
另外的一种解决方法就是：直接修改txt文件，在最上面加上我们想要的列字段属性：这样最上面的一行数据便会当做列字段 姓名 年龄 性别 出生地 小明 20 男 深圳 小红 19 女 广州 小孙 28 女 北京 小周 25 男 上海 小张 22 女 杭州 读取数据库文件创建1、先安装pymysql 本文中介绍的是通过pymysql库来操作数据库，然后将数据通过pandas读取进来，首先要先安装下pymysql库（假装你会了）： pip install pymysql首先看下本地数据库中一个表中的数据：读取Student表中的全部数据
数据真实样子如下图：
2、建立连接 connection = pymysql.connect( host="IP地址", port=端口号, user="用户名", password="密码", charset="字符集", db="库名" ) cur = connection.cursor() # 建立游标 # 待执行的SQL语句 sql = """ select * from Student """ # 执行SQL cur.execute(sql)3、返回执行的结果 data = [] for i in cur.fetchall(): data.append(i) # 将每条结果追加到列表中 data
4、创建成DataFrame数据 df8 = pd.DataFrame(data,columns=["学号","姓名","出生年月","性别"]) # 指定每个列属性名称 df8
1、包含列表的字典创建 # 1、包含列表的字典 dic1 = {"name":["小明","小红","小孙"], "age":[20,18,27], "sex":["男","女","男"] } dic1
2、字典中嵌套字典进行创建 # 嵌套字典的字典 dic2 = {'数量':{'苹果':3,'梨':2,'草莓':5}, '价格':{'苹果':10,'梨':9,'草莓':8}, '产地':{'苹果':'陕西','梨':'山东','草莓':'广东'} } dic2 # 结果 {'数量': {'苹果': 3, '梨': 2, '草莓': 5}, '价格': {'苹果': 10, '梨': 9, '草莓': 8}, '产地': {'苹果': '陕西', '梨': '山东', '草莓': '广东'}}创建结果为：
1、使用默认的行索引 lst = ["小明","小红","小周","小孙"] df10 = pd.DataFrame(lst,columns=["姓名"]) df10
可以对索引进行修改： lst = ["小明","小红","小周","小孙"] df10 = pd.DataFrame( lst, columns=["姓名"], index=["a","b","c","d"] # 修改索引 ) df10
3、列表中嵌套列表 # 嵌套列表形式 lst = [["小明","20","男"], ["小红","23","女"], ["小周","19","男"], ["小孙","28","男"] ] df11 = pd.DataFrame(lst,columns=["姓名","年龄","性别"]) df11
元组创建的方式和列表比较类似：可以是单层元组，也可以进行嵌套。 1、单层元组创建 # 单层元组 tup = ("小明","小红","小周","小孙") df12 = pd.DataFrame(tup,columns=["姓名"]) df12
2、元组的嵌套 # 嵌套元组 tup = (("小明","20","男"), ("小红","23","女"), ("小周","19","男"), ("小孙","28","男") ) df13 = pd.DataFrame(tup,columns=["姓名","年龄","性别"]) df13
DataFrame 是将数个 Series 按列合并而成的二维数据结构，每一列单独取出来是一个 Series ，所以我们可以直接通过Series数据进行创建。 series = {'水果':Series(['苹果','梨','草莓']), '数量':Series([60,50,100]), '价格':Series([7,5,18]) } df15 = pd.DataFrame(series) df15
1、使用numpy中的函数进行创建 # 1、使用numpy生成的数组 data1 = { "one":np.arange(4,10), # 产生6个数据 "two":range(100,106), "three":range(20,26) } df16 = pd.DataFrame( data1, index=['A','B','C','D','E','F'] # 索引长度和数据长度相同 ) df16
2、直接通过numpy数组创建 # 2、numpy数组创建 # reshape()函数改变数组的shape值 data2 = np.array(["小明","广州",175,"小红","深圳",165,"小周","北京",170,"小孙","上海",180]).reshape(4,3) data2
3、使用numpy中的随机函数 # 3、numpy中的随机函数生成 # 创建姓名、学科、学期、班级4个列表 name_list = ["小明","小红","小孙","小周","小张"] subject_list = ["语文","数学","英文","生物","物理","地理","化学","体育"] semester_list = ["上","下"] class_list = [1,2,3] # 生成40个分数：在50-100之间 score_list = np.random.randint(50,100,40).tolist() # 50-100之间选择40个数随机生成的40个分数：
通过numpy中的random模块的choice方法进行数据的随机生成： df18 = pd.DataFrame({ "name": np.random.choice(name_list,40,replace=True), # replace=True表示抽取后放回（默认），所以存在相同值 "subject": np.random.choice(subject_list,40), "semester": np.random.choice(semester_list,40), "class":np.random.choice(class_list,40), "score": score_list }) df18
pandas中有一个和字典相关的构建器：DataFrame.from_dict 。 它接收字典组成的字典或数组序列字典，并生成 DataFrame。除了 orient 参数默认为 columns，本构建器的操作与 DataFrame 构建器类似。把 orient 参数设置为 'index'， 即可把字典的键作为行标签。 df19 = pd.DataFrame.from_dict(dict([('姓名', ['小明', '小红', '小周']), ('身高', [178, 165, 196]), ('性别',['男','女','男']), ('出生地',['深圳','上海','北京']) ]) ) df19
还可以通过参数指定行索引和列字段名称： df20 = pd.DataFrame.from_dict(dict([('姓名', ['小明', '小红', '小周']), ('身高', [178, 165, 196]), ('性别',['男','女','男']), ('出生地',['深圳','上海','北京']) ]), orient='index', # 将字典的键作为行索引 columns=['one', 'two', 'three'] # 指定列字段名称 ) df20
pandas中还有另一个支持元组列表或结构数据类型（dtype）的多维数组的构建器：from_records data3 = [{'身高': 173, '姓名': '张三','性别':'男'}, {'身高': 182, '姓名': '李四','性别':'男'}, {'身高': 165, '姓名': '王五','性别':'女'}, {'身高': 170, '姓名': '小明','性别':'女'}] df21 = pd.DataFrame.from_records(data3) df21
还可以传入列表中嵌套元组的结构型数据： data4 = [(173, '小明', '男'), (182, '小红', '女'), (161, '小周', '女'), (170, '小强', '男') ] df22 = pd.DataFrame.from_records(data4, columns=['身高', '姓名', '性别'] ) df22
数据帧(DataFrame)是pandas中的二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列，类似于 Excel 、SQL 表，或 Series 对象构成的字典。它在pandas中是经常使用，本身就是多个Series类型数据的合并。 本文介绍了10种不同的方式创建DataFrame，最为常见的是通过读取文件的方式进行创建，然后对数据帧进行处理和分析。希望本文能够对读者朋友掌握数据帧DataFrame的创建有所帮助。 下一篇文章的预告：如何在DataFrame中查找满足我们需求的数据 |
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