pandas学习笔记（三）

• • • 四、pandas.DataFrame
    • • 4.1 以行的形式创建一个DataFrame
      • 4.2 以列的形式创建一个DataFrame
      • 4.3 给被创建的DataFrame设置自定义的column
      • 4.4 给被创建的DataFrame设置自定义的column以及index

DataFrame是一个二维的数据表，其中每列都有一个column，每行都有一个index。

import pandas as pd

# pandas显示对于字符宽度的控制默认是英文，当DataFrame的列名含有中文时，pandas就无法准确的控制列宽，从而导致列名和列没有对齐
# 解决方法：修改pandas显示的默认设置
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)

# pandas.DataFrame([{"key1": "value1", "key2": "value2"}, {"key1": "value1", "key2": "value2"}]
mm = pd.DataFrame([{"Name": "周迅", "Nationality": "中国", "Works": "《画皮》"},
                   {"Name": "斋藤飞鸟", "Nationality": "日本", "Works": "《溺水小刀》"},
                   {"Name": "刘亦菲", "Nationality": "美国", "Works": "《金粉世家》"}
                   ])
print(mm)
print("------------------------------------")

运行结果：

import pandas as pd

# pandas显示对于字符宽度的控制默认是英文，当DataFrame的列名含有中文时，pandas就无法准确的控制列宽，从而导致列名和列没有对齐
# 解决方法：修改pandas显示的默认设置
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)

# pandas.DataFrame({"key1": ["value1_1", "value1_2"], "key2": ["value2_1", "value2_2"]})
nn = pd.DataFrame({"Name": ["周迅", "斋藤飞鸟", "刘亦菲"],
                   "Nationality": ["中国", "日本", "美国"],
                   "Works": ["《画皮》", "《溺水小刀》", "《金粉世家》"]})
print(nn)

运行结果：

import pandas as pd

# pandas显示对于字符宽度的控制默认是英文，当DataFrame的列名含有中文时，pandas就无法准确的控制列宽，从而导致列名和列没有对齐
# 解决方法：修改pandas显示的默认设置
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)

good_students = pd.DataFrame([["黄小明", "男", "一年级2班"],
                              ["李晓", "女", "一年级3班"],
                              ["王茜茜", "女", "一年级3班"]])
print(good_students)
print("the columns of good_students: n", good_students.columns)
print("------------------------------------")
good_students.columns = ["姓名", "性别", "班级"]
print(good_students)
print("the columns of good_students: n", good_students.columns)

运行结果：

import pandas as pd

fruits = pd.DataFrame([["Apple", "red", "$4.0"],
                       ["Peach", "pink", "$2.5"],
                       ["Watermelon", "green", "$3.0"],
                       ["Banana", "yellow", "$2.0"]], columns=["fruit_name", "color", "price"], index=["a", "b", "c", "d"])
print(fruits)

运行结果：

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pandas学习笔记（一）之 使用pandas.Series创建一维数据列
pandas学习笔记（二）之 Series四则混合运算、Series比较运算