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python数据分析之pandas库的DataFrame应用一
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DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值，字符串，布尔型）。DateFrame既有行索引也有列索引，可以被看作为由Series组成的字典。
构建DataFrame：
1.1、直接传入一个由等长列表或numpy数组组成的字典
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Created on 2016-8-10
@author: xuzhengzhu
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from pandas import *data={'state':['ohio','ohio','ohio','nevada','nevada'],'year':[2000,2001,2002,2001,2002],'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]}
frame=DataFrame(data)
print frame
print "--------------------------"
#可指定序列，DataFrame的列会按照指定的顺序进行排列frame1=DataFrame(data,columns=['year','state','pop'])
print frame1
print "--------------------------"
#如果传入的数据找不到，就会NA值frame2=DataFrame(data,columns=['year','state','pop','debt'],index=['one','two','three','four','five'])
print frame2
print "--------------------------"
1.1 传入数组组成的字典给DataFrame
1.2 对属性进行操作
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Created on 2016-8-10
@author: xuzhengzhu
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from pandas import *data={'state':['ohio','ohio','ohio','nevada','nevada'],'year':[2000,2001,2002,2001,2002],'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]}frame2=DataFrame(data,columns=['year','state','pop','debt'],index=['one','two','three','four','five'])
print frame2
print "--------------------------"print frame2.year
print "--------------------------"
print frame2['year']
print "--------------------------"
print frame2.ix['two']
print "--------------------------"
1.2通过属性操作数据
#通过类似字典标记的方式或属性的方式，可，以将DataFrame的列获取为一个Series，返回的Series与原来有相同的索引，且name属性已指定
#行也可以通过位置或名称的方式进行获取比如索引字段ix
1.3 对DataFrame列进行操作
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Created on 2016-8-10
@author: xuzhengzhu
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from pandas import *data={'state':['ohio','ohio','ohio','nevada','nevada'],'year':[2000,2001,2002,2001,2002],'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]}frame2=DataFrame(data,columns=['year','state','pop','debt'],index=['one','two','three','four','five'])
print frame2
print "--------------------------"#列可以通过赋值的方式进行修改
frame2['debt']=16.5
print frame2#为不存在的列赋值会创建出一个新列
print "--------------------------"
frame2['eastern']=frame2.state=='ohio'print frame2
print "--------------------------"#关键词del用于删除列
del frame2['eastern']
print frame2
1.3对DataFrame列进行操作
1.4 另一种常见的数据形式是嵌套字典，传入时会将外层字典作为列，内层的的键则作为行索引 (行列交换)
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Created on 2016-8-10
@author: xuzhengzhu
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Created on 2016-8-10@author: xuzhengzhu
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from pandas import *pop={'nevada':{2001:2.4,2002:2.9},'ohio':{2000:1.5,2001:1.7,2002:3.6}}frame3=DataFrame(pop)print frame3print frame3.T
