pandas - DataFrame 생 성
3482 단어 데이터 분석
DataFrame
DataFrame
Numpy DataFrame
DataFrame 과 같은 목록 식 데이터 구 조 는 Excel 시트 와 매우 유사 합 니 다. Series 의 사용 장면 을 1 차원 에서 다 차원 으로 확장 하 는 것 이 취지 입 니 다. DataFrame 은 일정한 순서에 따라 다 열 데이터 로 구성 되 고 각 열의 데이터 형식 이 다 를 수 있 습 니 다 (수치, 문자열, 불 값).
Series 대상 의 Index 배열 은 각 요소 의 라벨 을 저장 하고 DataFrame 대상 은 다 르 며 두 개의 색인 배열 이 있 습 니 다.첫 번 째 색인 배열 은 줄 과 관련 이 있 습 니 다. Series 의 색인 배열 과 매우 비슷 합 니 다.모든 탭 은 탭 에 있 는 모든 요소 와 연 결 됩 니 다.두 번 째 배열 은 일련의 탭 을 포함 하고 모든 탭 은 한 열 데이터 와 연 결 됩 니 다.
DataFrame 은 Series 로 구 성 된 사전 으로 도 이해 할 수 있 습 니 다. 그 중에서 각 열 은 사전 의 키 이 고 모든 Series 는 사전 의 값 입 니 다.
목록 생 성
d1 = DataFrame([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
])
d1
----------
0 1 2
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9사전 생 성
d2 = DataFrame({
'a': [1, 2, 3, 4],
'b': [5, 6, 7, 8],
'c': [9, 10, 11, 12],
'd': [13, 14, 15, 16]
})
d2
----------
a b c d
0 1 5 9 13
1 2 6 10 14
2 3 7 11 15
3 4 8 12 16
d3 = DataFrame({
'Smith': {'age': 10, 'sex': ' '},
'Obama': {'age': 10, 'sex': ' '},
'Trump': {'age': 10, 'sex': ' '},
})
d3
----------
Obama Smith Trump
age 10 10 10
sex
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