Pandas数据结构-DataFrame，是一种二维表格，由行和列组成，类似于电子表格或SQL表格。每列可以存储不同的数据类型，包括数字、字符串和布尔值。DataFrame还支持对数据进行排序、筛选、分组和聚合操作。
Pandas 数据结构– DataFrame
在数据处理和分析领域中，Pandas 是一个十分强大的 Python 库。它提供了许多方便易用的数据结构和数据分析工具，其中最常用的就是 DataFrame。
DataFrame 是什么？
在 Pandas 中，DataFrame 是一种二维表格数据结构，它类似于电子表格或 SQL 表格，在 DataFrame 中，每一列可以是不同的数据类型。DataFrame 适用于许多种数据：实际中的数据，实验数据，以及从数据库中读入的数据等。它可以通过多种方式创建，比如由列表、字典、Series 或 NumPy 数组构成。
创建 DataFrame
要创建一个 DataFrame，首先需要引入 Pandas 库，然后可以使用 Pandas 的数据结构函数来创建。比如：
“`python
import pandas as pd
data = {
‘Name’: [‘Alice’, ‘Bob’, ‘Charlie’, ‘David’],
‘Age’: [25, 30, 35, 40],
‘City’: [‘New York’, ‘Los Angeles’, ‘Chicago’, ‘Houston’]
}
df = pd.DataFrame(data)
“`
上面的代码中，我们使用一个字典来创建了一个 DataFrame。字典的 key 就是列名，而 value 则是该列的数据。另外，DataFrame 的列会按照字典中 key 的顺序排列。同时，通过指定 columns 参数可以按照我们想要的顺序排列列。
读取数据到 DataFrame
除了创建 DataFrame，我们还可以通过读取外部数据文件的方式来创建一个 DataFrame。比如，可以使用 Pandas 的 read_csv() 函数来读取一个 CSV 文件：
“`python
df = pd.read_csv(‘file.csv’)
“`
该函数会自动将 CSV 文件中的数据存储到 DataFrame 中，并返回该 DataFrame。
操作 DataFrame
DataFrame 提供了许多数据操作的功能，比如数据查看、切片、筛选、增加和删除列等。
“`python
# 查看 DataFrame 前几行
print(df.head())
# 选择某一列
print(df[‘Name’])
# 筛选特定行
print(df[df[‘Age’] > 30])
# 增加一列
df[‘Gender’] = [‘F’, ‘M’, ‘M’, ‘M’]
# 删除一列
df = df.drop(columns=[‘City’])
“`
上面的代码演示了一些常见的 DataFrame 操作，通过这些操作，我们可以对 DataFrame 进行灵活的处理和分析。
操作 DataFrame 中的数据
除了操作整个 DataFrame，Pandas 也提供了许多函数来对 DataFrame 中的数据进行操作。比如，可以对 DataFrame 中的数据进行排序、统计、聚合等操作。
“`python
# 对 Age 列进行排序
df.sort_values(‘Age’, ascending=False)
# 求 Age 列的平均值
avg_age = df[‘Age’].mean()
# 对 Gender 列进行分组统计
gender_count = df[‘Gender’].value_counts()
“`
通过这些函数，我们可以更深入地了解和分析 DataFrame 中的数据，从而得出我们想要的结论。
总结
在数据处理和分析中，DataFrame 是一个非常常用的数据结构，通过对 DataFrame 的灵活操作，我们可以轻松地对数据进行处理和分析，从而得出我们想要的结果。Pandas 提供了丰富的函数和工具，使得我们可以更加高效地处理和分析数据。因此，在数据处理和分析中，DataFrame 是一个不可或缺的数据结构。
