感覺上pandas的DataFrame就像numpy中的矩陣，不過它擁有列名和索引名，實際操作起來會更方便一些。

如:

df = pd.read_clipboard()

df.columns

df.Ratings

import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame# 使用 瀏覽器 打開 某網址 #import webbrowser #link = 'https://www.tiobe.com/tiobe-index' #webbrowser.open(link)# 從粘貼板上 復制 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 ''' # 可以使用訪問字典的方式 訪問 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 其實都是一個 series : <class 'pandas.core.series.Series'>#拿出其中的某一些列，組成一個新的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，會默認一 NaN填充 ''' # 為 新列 賦值 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 '''#直接賦值一個 Series 也可以 df_new['Ratings'] = pd.Series(np.arange(0, 5)) print(df_new)# 單獨為 某列的某幾個值賦值 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 '''

series和dataframe的理解:

其實dataframe就是由多個series組成的，僅此而已。

但有時候，在用series組成列表生成dataframe的時候，需要使用T進行轉置。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的pandas.DataFrame()的基本操作的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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