在pandas里，DataFrame是最經(jīng)常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這里總結(jié)生成和添加數(shù)據(jù)的方法：
①、把其他格式的數(shù)據(jù)整理到DataFrame中；
②在已有的DataFrame中插入N列或者N行。
1. 字典類型讀取到DataFrame（dict to DataFrame）
假如我們?cè)谧鰧?shí)驗(yàn)的時(shí)候得到的數(shù)據(jù)是dict類型，為了方便之后的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和計(jì)算，我們想把它轉(zhuǎn)換為DataFrame，存在很多寫法，這里簡(jiǎn)單介紹常用的幾種：
方法一：直接使用pd.DataFrame(data=test_dict)即可,括號(hào)中的data=寫不寫都可以，具體如下：
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test_dict = {'id':[1,2,3,4,5,6],'name':['Alice','Bob','Cindy','Eric','Helen','Grace '],'math':[90,89,99,78,97,93],'english':[89,94,80,94,94,90]}#[1].直接寫入?yún)?shù)test_dicttest_dict_df = pd.DataFrame(test_dict)#[2].字典型賦值test_dict_df = pd.DataFrame(data=test_dict) |
那么，我們就得到了一個(gè)DataFrame，如下：
應(yīng)該就是這個(gè)樣子了。
方法二：使用from_dict方法：
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test_dict_df = pd.DataFrame.from_dict(test_dict) |
結(jié)果是一樣的，不再重復(fù)貼圖。
其他方法：如果你的dict變量很小，例如{'id':1,'name':'Alice'},你想直接寫到括號(hào)里：
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test_dict_df = pd.DataFrame({'id':1,'name':'Alice'}) # wrong style |
這樣是不行的，會(huì)報(bào)錯(cuò)ValueError: If using all scalar values, you must pass an index,是因?yàn)槿绻闾峁┑氖且粋€(gè)標(biāo)量，必須還得提供一個(gè)索引Index，所以你可以這么寫：
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test_dict_df = pd.DataFrame({'id':1,'name':'Alice'},pd.Index(range(1))) |
后面的可以寫多個(gè)pd.Index(range(3)，就會(huì)生成三行一樣的，是因?yàn)榍懊娴膁ict型變量只有一組值，如果有多個(gè)，后面的Index必須跟前面的數(shù)據(jù)組數(shù)一致，否則會(huì)報(bào)錯(cuò)：
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pd.DataFrame({'id':[1,2],'name':['Alice','Bob']},pd.Index(range(2))) #must be 2 in range function. |
關(guān)于選擇列，有些時(shí)候我們只需要選擇dict中部分的鍵當(dāng)做DataFrame的列，那么我們可以使用columns參數(shù)，例如我們只選擇'id'，'name'列：
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test_dict_df = pd.DataFrame(data=test_dict,columns=['id','name']) #only choose 'id' and 'name' columns |
這里就不在多寫了，后續(xù)變更顏色添加內(nèi)容。
2. csv文件構(gòu)建DataFrame（csv to DataFrame）
我們實(shí)驗(yàn)的時(shí)候數(shù)據(jù)一般比較大，而csv文件是文本格式的數(shù)據(jù)，占用更少的存儲(chǔ)，所以一般數(shù)據(jù)來源是csv文件，從csv文件中如何構(gòu)建DataFrame呢？ txt文件一般也能用這種方法。
方法一：最常用的應(yīng)該就是pd.read_csv('filename.csv')了，用 sep指定數(shù)據(jù)的分割方式，默認(rèn)的是','
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df = pd.read_csv('./xxx.csv') |
如果csv中沒有表頭，就要加入head參數(shù)
3. 在已有的DataFrame中，增加N列或者N行
加入我們已經(jīng)有了一個(gè)DataFrame，如下圖:
3.1 添加列
此時(shí)我們又有一門新的課physics，我們需要為每個(gè)人添加這門課的分?jǐn)?shù)，按照Index的順序，我們可以使用insert方法，如下：
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new_columns = [92,94,89,77,87,91]test_dict_df.insert(2,'pyhsics',new_columns)#test_dict_df.insert(2,'pyhsics',new_columns,allow_duplicates=True) |
此時(shí)，就得到了添加好的DataFrame，需要注意的是DataFrame默認(rèn)不允許添加重復(fù)的列，但是在insert函數(shù)中有參數(shù)allow_duplicates=True，設(shè)置為True后，就可以添加重復(fù)的列了，列名也是重復(fù)的：
3.2 添加行
此時(shí)我們又來了一位新的同學(xué)Iric，需要在DataFrame中添加這個(gè)同學(xué)的信息，我們可以使用loc方法：
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new_line = [7,'Iric',99]test_dict_df.loc[6]= new_line |
但是十分注意的是，這樣實(shí)際是改的操作，如果loc[index]中的index已經(jīng)存在，則新的值會(huì)覆蓋之前的值。
當(dāng)然也可以把這些新的數(shù)據(jù)構(gòu)建為一個(gè)新的DataFrame，然后兩個(gè)DataFrame拼起來。可以用append方法，不過不太會(huì)用，提供一種方法：
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test_dict_df.append(pd.DataFrame([new_line],columns=['id','name','physics'])) |
本想一口氣把CURD全寫完，沒想到寫到這里就好累。。。其他后續(xù)新開篇章在寫吧。
相關(guān)代碼：（https://github.com/dataSnail/blogCode/blob/master/python_curd/python_curd_create.ipynb）（在DataFrame中刪除N列或者N行）（在DataFrame中查詢某N列或者某N行）（在DataFrame中修改數(shù)據(jù)）
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持服務(wù)器之家。
原文鏈接：https://www.cnblogs.com/datasnail/p/9675410.html
