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- 二：pandas資料結構介紹
- 2.DataFarme
??下面繼續講解pandas的第二個工具DataFrame，
二：pandas資料結構介紹
2.DataFarme
??DataFarme表示的是矩陣的資料表，包含已排序的列集合，是一個二維資料工具，每一列可以是不同的資料型別值，它既有行索引又有列索引，可以看作是一組共享相同索引的Series物件，DataFarme的陣列方法有很多，比如用index.name獲取某列的值，用values獲取行的值，這里先介紹一些常用的知識，
??(1)構建DataFrame
??有多種方式可以構建DataFrame，其中最常用的方式是利用包含等長度串列或NumPy陣列的字典形成DataFrame：
# 下面是采用NumPy的字典的方式來進行構建DataFrame
data = https://www.cnblogs.com/ITXiaoAng/p/{'a':[1,2,3,4],'b':[1.0,2.0,3.0,4.0],'c':['a','b','c','d']}
frame = pd.DataFarme(data)
??結果如下：
??產生的DataFrame的行索引會自動分配，列索引為字典的每個鍵，
??(2)head
??對于大型的矩陣資料，head方法將會只選出頭部的五行：
??(3)指定列
??如果指定了列，則會按照指定順序排列，用columns屬性，但是在陣列字典中一定要存在該列的標簽名，如果沒有則在結果中出現缺失值：
??(4)指定行
??同樣的，也可以指定行，用index屬性，
??(5)獲取屬性
??獲取屬性可以用index獲取行，用columns獲取列，
??(6)獲取列內容
??獲取DataFrame列的值，可以像字典型標記或屬性那樣檢索Series：
??frame[column]對于任意列名均有效，而frame.column只在列名是有效的Python變數名時有效，
??(6)獲取行內容
??獲取DataFrame行的值，可以通過位置或者特殊屬性loc進行選取：
??(7)賦值
??將串列或者陣列賦值給一個列時，值的長度必須和DataFrame的長度相匹配，并按照索引進行排序，在空缺的地方填充缺失值，
??如果被賦值的列不存在，會產生新列， 但是要注意的是要用frame['']語法復制，用frame.(列名)的語法無法創建新的列，
??(8)洗掉列
??del方法可以用于移除之前新建的列，這里洗掉的是對應資料的視圖，會表現到原陣列，如果需要復制，應該顯式地使用copy方法，
??(9)嵌套字典
??如果嵌套字典被賦值給DataFrame，pandas會將字典的鍵作為列，將內部字典的鍵作為行索引，
??(10)轉置
??這里可以用T屬性獲取該物件的轉置：
??在pandas中，可以用pd.Index()構造索引物件，
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標籤：Python