Pandas DataFrame的知识点有哪些

本篇内容主要讲解“Pandas DataFrame的知识点有哪些”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Pandas DataFrame的知识点有哪些”吧!DataFrame是一种表格型数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值。DataFrame既有行索引，也有列索引，它可以看作是由Series组成的字典，不过这些Series公用一个索引。
DataFrame的创建有多种方式，不过最重要的还是根据dict进行创建，以及读取csv或者txt文件来创建。这里主要介绍这两种方式。DataFrame的行索引是index，列索引是columns，我们可以在创建DataFrame时指定索引的值：使用嵌套字典也可以创建DataFrame，此时外层字典的键作为列，内层键则作为索引:我们可以用index，columns，values来访问DataFrame的行索引，列索引以及数据值，数据值返回的是一个二维的ndarray读取文件生成DataFrame最常用的是read_csv,read_table方法。该方法中几个重要的参数如下所示：其他创建DataFrame的方式有很多，比如我们可以通过读取mysql或者mongoDB来生成，也可以读取json文件等等，这里就不再介绍。在DataFrame的处理中经常会遇到轴的概念，这里先给大家一个直观的印象，我们所说的axis=0即表示沿着每一列或行标签索引值向下执行方法，axis=1即表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法。我们可以根据列名来选取一列，返回一个Series:我们还可以选取多列或者多行：当然，在选取数据的时候，我们还可以根据逻辑条件来选取：pandas提供了专门的用于索引DataFrame的方法，即使用ix方法进行索引,不过ix在最新的版本中已经被废弃了，如果要是用标签，最好使用lo免费云主机域名c方法，如果使用下标，最好使用iloc方法：可以使用一个标量修改DataFrame中的某一列，此时这个标量会广播到DataFrame的每一行上:也可以使用一个列表来修改，不过要保证列表的长度与DataFrame长度相同：可以使用一个Series，此时会根据索引进行精确匹配：使用reindex方法对DataFrame进行重新索引。对DataFrame进行重新索引，可以重新索引行，列或者两个都修改，如果只传入一个参数，则会从新索引行：填充数据只能按行填充，此时只能对行进行重新索引：可以使用drop方法丢弃指定轴上的值，不会对原DataFrame产生影响DataFrame在进行算术运算时会进行补齐，在不重叠的部分补足NA：可以使用fill_value方法填充NA数据，不过两个df中都为NA的数据，该方法不会填充：numpy的元素级数组方法，也可以用于操作Pandas对象:另一个常见的操作是，将函数应用到由各列或行所形成的一维数组上。DataFrame的apply方法即可实现此功能。元素级的Python函数也是可以用的,使用applymap方法:对于DataFrame,sort_index可以根据任意轴的索引进行排序，并指定升序降序DataFrame也可以按照值进行排序：DataFrame中的实现了sum、mean、max等方法,我们可以指定进行汇总统计的轴，同时，也可以使用describe函数查看基本所有的统计项：DataFrame也实现了corr和cov方法来计算一个DataFrame的相关系数矩阵和协方差矩阵，同时DataFrame也可以与Series求解相关系数。Pandas中缺失值相关的方法主要有以下三个：isnull方法用于判断数据是否为空数据；fillna方法用于填补缺失数据；dropna方法用于舍弃缺失数据。上面两个方法返回一个新的Series或者DataFrame，对原数据没有影响,如果想在原数据上进行直接修改，使用inplace参数：对DataFrame来说，dropna方法如果发现缺失值，就会进行整行删除，不过可以指定删除的方式，how=all，是当整行全是na的时候才进行删除,同时还可以指定删除的轴。到此，相信大家对“Pandas DataFrame的知识点有哪些”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是百云主机网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

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