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DataFrame 数据框是一个表格型的数据结构，设计初衷是将 Series 的使用场景从一维拓展到多维。DataFrame 既有行索引，也有列索引。
- 行索引：index
- 列索引：columns
- 值：values(NumPy 二维数组)
创建 DataFrame
字典嵌套列表创建数据框：
import pandas as pd
d = {"Name": ["Alex", "Bob", "Clarke"], "Age": [10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(d, index=["a", "b", "c"]) # 添加行索引
print(df)
# 输出
# Name Age
# a Alex 10
# b Bob 11
# c Clarke 12列表创建数据框：
data = [["Alex", 10], ["Bob", 11], ["Clarke", 12]] # 嵌套列表
df = pd.DataFrame(data, columns=["Name", "Age"]) # 添加列标签索引
print(df)
# 输出
# Name Age
# 0 Alex 10
# 1 Bob 11
# 2 Clarke 12列表嵌套字典创建数据框：
data = [{"Name": "Alex", "Age": 12}, {"Name": "Bob", "Age": 16, "Sex": "0"}]
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
# 输出
# Name Age Sex
# 0 Alex 12 NaN
# 1 Bob 16 0基本属性和方法
d = {"Name": ["Alex", "Bob", "Clarke"], "Age": [10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(d, index=["a", "b", "c"])
print(df.shape) # 形状，查看维度，几行几列
print(df.columns) # 列索引
print(df.index) # 行索引
print(df.values) # 二维数组数据
print(df.dtypes) # 查看每列数据类型
print(df.Age.dtype) # 查看指定列数据类型
print(df.describe()) # 查看每列描述性统计量
print(df.info()) # 查看数据框基本信息，维度、列名称、数据格式、所占空间等
print(df.head(2)) # 查看前几条数据，默认 5
print(df.tail(2)) # 查看后几条数据，默认 5 索引
列索引
对列进行索引，通过类似字典的方式，或通过属性的方式。
可以将 DataFrame 的列获取为一个 Series，返回的 Series 拥有原 DataFrame 相同的索引，且 name 属性也已经设置好了，就是相应的列名。
列索引选取数据列：
d = {"Name": ["Alex", "Bob"], "Age": [10, 11], "Sex": [0, 1]}
df = pd.DataFrame(d)
print(df["Age"]) ## 或 df.Age
# 输出
# 0 10
# 1 11
# Name: Age, dtype: int64
print(df[["Name", "Sex"]]) # 一次取多列得到的类型是：数据框行索引
数据框默认先取列索引，不能直接取行索引，取行索引使用.loc[]加 index，或使用.iloc[]加整数来取行索引。同样返回一个 Series，index 为原来的 columns。
行索引选取数据行：
d = {"Name": ["Alex", "Bob", "Clarke"], "Age": [10, 11, 18], "Sex": [0, 1, 0]}
df = pd.DataFrame(d, index=["a", "b", "c"])
print(df.loc["a"])
# 输出
# Name Alex
# Age 10
# Sex 0
# Name: a, dtype: object
print(df.loc[["a", "c"]]) # 一次取多行得到的类型是：数据框
print(df.iloc[[0, 2]])元素索引
print(df["Name"]["a"]) # 先取列，再取行
print(df.loc["a"]["Name"]) # 先取行，再取列
print(df.loc["a", "Name"]) # Alex
print(df.iloc[0, 0]) # Alex层次化索引
创建多层行索引，隐式构造：
index = [["1 班 ", "1 班 ", "1 班 ", "2 班 ", "2 班 ", "2 班 "],
[" 张三 ", " 李四 ", " 王五 ", " 赵六 ", " 孙七 ", " 周八 "],
]
columns = [[" 期中 ", " 期中 ", " 期中 ", " 期末 ", " 期末 ", " 期末 "],
[" 语文 ", " 数学 ", " 英语 ", " 语文 ", " 数学 ", " 英语 "],
]
data = [[70, 80, 88, 85, 66, 97],
[90, 87, 78, 85, 95, 77],
[70, 80, 88, 75, 96, 95],
[75, 84, 80, 85, 76, 97],
[71, 80, 68, 85, 96, 87],
[70, 81, 88, 85, 96, 93],
]
df = pd.DataFrame(data, index=index, columns=columns)
print(df)
"""
期中 期末
语文 数学 英语 语文 数学 英语
1 班 张三 70 80 88 85 66 97
李四 90 87 78 85 95 77
王五 70 80 88 75 96 95
2 班 赵六 75 84 80 85 76 97
孙七 71 80 68 85 96 87
周八 70 81 88 85 96 93
"""显示构造，pd.MultiIndex.from_arrays()使用数组，还可以使用元组 from_tuples()，使用笛卡尔积 from_product()。
索引堆叠
index = pd.MultiIndex.from_product([["1 班 ", "2 班 "], [" 张三 ", " 李四 ", " 王五 "]])
columns = pd.MultiIndex.from_product([[" 期中 ", " 期末 "], [" 语文 ", " 数学 ", " 英语 "]])
data = [[70, 80, 88, 85, 66, 97],
[90, 87, 78, 85, 95, 77],
[70, 80, 88, 75, 96, 95],
[75, 84, 80, 85, 76, 97],
[71, 80, 68, 85, 96, 87],
[70, 81, 88, 85, 96, 93],
]
df = pd.DataFrame(data, index=index, columns=columns)
df2 = df.stack() # 默认将最里层列索引变成行索引
df3 = df2.unstack() # 将行索引变成列索引切片
直接用中括号时：索引优先对列进行操作，切片优先对行进行操作。
行切片：
d = {"Name": ["Alex", "Bob", "Clarke"], "Age": [10, 11, 18], "Sex": [0, 1, 0]}
df = pd.DataFrame(d, index=["a", "b", "c"])
print(df[0:2]) # 左闭右开
print(df["a":"c"]) # 左闭右闭列切片，须先进行行切片：
print(df.loc[:, "Name":"Sex"])
print(df.iloc[:, 0:2])总结:
- 取一行或一列：索引
- 取连续的多行或多列：切片
- 取不连续多行或多列：中括号
DataFrame 运算
DataFrame 之间的运算，会自动对齐索引进行运算。如果索引不对应，则补 NaN，DataFrame 没有广播机制。同样，可以使用 add()函数来填充数据。
聚合函数
d = [[4, 1, 9], [2, 1, 8], [1, 3, 2]]
df = pd.DataFrame(d)
df.count() # 非空元素的数量
df.values.sum() # 所有数之和
df.sum() # 默认 axis=0，对列求和
df.mean() # 平均值
df.max() # 最大值，最小值为 min()
df.median() # 中位数
df.std() # 标准差，方差为 var()
df.value_counts() # 统计元素出现次数
df.cumsum() # 累加
df.cov() # 协方差
df.corr() # 所有特征相关系数
df.corrwith(df[1]) # 单一特征相关系数
正文完
