学习也可以有趣，喜欢上pandas，你该这么学！No.4

我就是我 2022-01-20 06:41 131阅读 0赞

## 叨叨博主即将上线 ##

昨天有个博友评论说，

喂，大佬，文章看的很爽，但是，代码为啥没有右边→\_→的呢

咦？吓的我机灵

难道我的代码写了一半么... ...

美丽大方的博主怎么能犯如此错误

赶紧打开，左看右看，完整的呀

忽然间，意识到，是手机版本

手机... ... 哥，手机你滑一下就行了。

唉，对，向左这么一拨拉，就看到右边的代码了... ...

## 昨天说了，要写dataframe，那么今天就写它了 ##

dataframe英文机翻 数据框架

其实它是一种表格型数据结构

看到没？又是表格，就是那个excel

它含有一组有序的列，每列可以是不同的值。

DataFrame既有`行索引`，也有`列索引`

所以有两个新词需要记住

列名（列索引）columns 与行名（行索引）index

举个栗子

看一下dataframe怎么创建出来

一般，也就是最常用的，根据字典创建

记住，是字典哦

import pandas as pd
    
    
    dict = {
        'boys':[1,2,3],
        'girl':[5,6,7]
    }
    df = pd.DataFrame(dict)
    print(df)
    复制代码

哇塞，写完了，真厉害 用一个字典就创建了一个dataframe

结果展示为

注意看，这是一个3行2列的数据

上图绿框框区域就是数据的核心区域了

dict中boy和girl是字典的key 对应的dataframe中的columns name

由于我们偷懒，没有设置index，

所以它，就跟series一样，自动给我们生成一个数字索引

没设置？

那就表示可以设置喽！

那还啰嗦啥，上吧

dict = {
        'boys':[1,2,3],
        'girls':[5,6,7]
    }
    df = pd.DataFrame(dict,index=['a','b','c'])
    print(df)
    复制代码

结果符合我们想的预期（我就知道）

boys  girls
    a     1     5
    b     2     6
    c     3     7
    复制代码

在改改，修改成class1,class2,class3

唉，符合情景了，每个班的男神，女神人数

boys  girl
    class1     1     5
    class2     2     6
    class3     3     7
    复制代码

第一种创建方式捣鼓完毕了

还能怎么创建呢？

起开，我要秀了

还是刚才那个数据

df = pd.DataFrame([[1,5],[2,6],[3,7]],index=['class1','class2','class3'])
    print(df)
    复制代码

我没有用dict，用了一个二维数组

这个地方，你注意

dataframe中数组是按照行写的

为啥这么写，这表示

一班男女多少人 二班男女多少人 三班男女多少人

这是我们人类的正常描述逻辑

结果看一下

0  1
    class1  1  5
    class2  2  6
    class3  3  7
    复制代码

不完美！boys和girls不见了，因为声明的时候没有用

所以，竟然给我们默认值0,1了

这怎么能忍！

赶紧翻翻手册

df = pd.DataFrame([[1,5],[2,6],[3,7]],columns=['boys','girls'],index=['class1','class2','class3'])
    print(df)
    复制代码

这就对了，刚才还说dataframe有columns和index呢

我们给设置上，不就完了

O98k

又学会了，分开创建的一种方式了

鼓鼓掌，继续吧

其实还能从文件中创建

因为这个我想放到后面讲

所以就没写上

其实博主是一个非常沉稳的人物

你看，我之前写过 [blog.csdn.net/hihell/arti…][blog.csdn.net_hihell_arti] 多么技术向的技术文章！

## 学会创建之后，你已经走了很大一步 ##

接下来，就要用了

用它干事，才是硬道理

第一个，你要获取吧

数据拿到了，不读取，哪有这个道理

这个地方，还是时刻打开着官方文章，

要不我随时翻车

[pandas.pydata.org/pandas-docs…][pandas.pydata.org_pandas-docs]

获取一列

df = pd.DataFrame([[1,5],[2,6],[3,7]],columns=['boys','girls'],index=['class1','class2','class3'])
    print(df['boys'])
    复制代码

这个获取到的是一个series

如果我想要同时获取boys和girls呢？

df = pd.DataFrame([[1,5],[2,6],[3,7]],columns=['boys','girls'],index=['class1','class2','class3'])
    print(df[['boys','girls']])
    复制代码

只需要`df[]`中在嵌套你想要的columns列名称就可以了

df\[`['列名1','列名2']`\]

一定要注意是这样子的哦~

如果获取一行呢？

好慌，我好像没准备， 被问住了... ...

df = pd.DataFrame([[1,5],[2,6],[3,7]],columns=['boys','girls'],index=['class1','class2','class3'])
    #print(df[['boys','girls']])
    print(df.ix[0])
    print(df.ix['class1'])
    复制代码

你只需添加一个`ix`就可以啦

当然，作为大佬的梦想橡皮擦，肯定还有其他办法

我们后面说函数的时候

在细细分解

## 最后一个知识点 ##

我要获取dataframe中的一个值？

一个值？

你是想获取class1班的boys数量？

yes 是的

我随手就甩给你4个办法

print(df['boys'][0])
    print(df['boys']['class1'])
    print(df.ix['class1'][0])
    复制代码

额，好像少了一个，自己补上吧

看着是不是像二维数组的用法

像，就对了

就这个类比，

学习才快

### 一个机智风趣的大大大佬，梦想橡皮擦，这是她的公众号，你不想关注一下吗 ###

其实不关注，给我一个评论，也是极好的

毕竟，我可是要上头条的人

最最后，祝你

[blog.csdn.net_hihell_arti]: https://link.juejin.im?target=https%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fhihell%2Farticle%2Fdetails%2F88137688
[pandas.pydata.org_pandas-docs]: https://link.juejin.im?target=http%3A%2F%2Fpandas.pydata.org%2Fpandas-docs%2Fstable%2Freference%2Fframe.html