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这篇文章给大家介绍DataFrame怎么在Pandas库中使用，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
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DataFrame是Python中Pandas库中的一种数据结构，它类似excel，是一种二维表。
或许说它可能有点像matlab的矩阵，但是matlab的矩阵只能放数值型值（当然matlab也可以用cell存放多类型数据），DataFrame的单元格可以存放数值、字符串等，这和excel表很像。
同时DataFrame可以设置列名columns与行名index，可以通过像matlab一样通过位置获取数据也可以通过列名和行名定位，具体方法在后面细说。
2 创建DataFrame
首先声明一下，以下都是使用的Python 3.6.5版本为例，Python2应该也差不多吧（大概
在所有操作之前当然要先import必要的pandas库，因为pandas常与numpy一起配合使用，所以也一起import吧。
import pandas as pd import numpy as np
如果还没安装直接在cmd里pip安装吧，如果有版本选择问题，参看之前的帖子。
pip install pandas pip install numpy
2.1 直接创建
可以直接使用pandas的DataFrame函数创建，比如接下来我们随机创建一个4*4的DataFrame。
df1=pd.DataFrame(np.random.randn(4,4),index=list('ABCD'),columns=list('ABCD'))其中第一个参数是存放在DataFrame里的数据，第二个参数index就是之前说的行名（或者应该叫索引？），第三个参数columns是之前说的列名。
后两个参数可以使用list输入，但是注意，这个list的长度要和DataFrame的大小匹配，不然会报错。当然，这两个参数是可选的，你可以选择不设置。
而且发现，这两个list是可以一样的，但是每行每列的名字在index或columns里要是唯一的。
使用python自己的shell展示创建的结果是这样的：
或者在jupyter里面更酷点的样子，接下来都使用jupyter输出展示吧。
当然，如果你的数据量贼小，也可以自己输入创建，类似这样。
df2=pd.DataFrame([[1,2,3,4],[2,3,4,5],
[3,4,5,6]，[4,5,6,7]],
index=list('ABCD'),columns=list('ABCD'))这样也可以得到这样子的DataFrame：
2.2 使用字典创建
仍然是使用DataFrame这个函数，但是字典的每个key的value代表一列，而key是这一列的列名。比如这样。
dic1={'name':['小明','小红','狗蛋','铁柱'],'age':[17,20,5,40],'gender':['男','女','女','男']}
df3=pd.DataFrame(dic1)输出结果是这样的
3 查看与筛选数据
python没有matlab的工作区直接查看变量与内容，这大概是python科学计算的一个缺点。所以需要格外的代码来查看，最基本的直接写变量名与print就不说了。
3.1 查看列的数据类型
使用dtypes方法可以查看各列的数据类型，比如说刚刚的df3。
df3.dtypes
输出的结果是这样：
3.2 查看DataFrame的头尾
使用head可以查看前几行的数据，默认的是前5行，不过也可以自己设置。
使用tail可以查看后几行的数据，默认也是5行，参数可以自己设置。
比如随意设置一个6*6的数据，只看前5行。
df4=pd.DataFrame(np.random.randn(6,6)) df4.head()
比如只看前3行。
df4.head(3)
比如看后5行。
df4.tail()
比如只看后2行。
df4.tail(2)
3.3 查看行名与列名
使用index查看行名，columns查看列名。具体由例子感受吧。
查看行名。
df1.index
查看列名。
df3.columns
3.4 查看数据值
使用values可以查看DataFrame里的数据值，返回的是一个数组。
比如说查看所有的数据值。
df3.values
比如说查看某一列所有的数据值。
df3['name'].values
还有另一种操作，使用loc或者iloc查看数据值（但是好像只能根据行来查看？）。区别是loc是根据行名，iloc是根据数字索引（也就是行号）。
比如说这样。
df1.loc['A']
或者这样。
df1.iloc[0]
按列进行索引查看数据还能直接使用列名，但这种方法对行索引不适用。
df3['name']
3.5 查看行列数
使用shape查看行列数，参数为0表示查看行数，参数为1表示查看列数。
df3.shape[0]
df3.shape[1]
4 基本操作
DataFrame有些方法可以直接进行数据统计，矩阵计算之类的基本操作。
4.1 转置
直接字母T，线性代数上线。
比如说把之前的df2转置一下。
df3.T
4.2 描述性统计
使用describe可以对数据根据列进行描述性统计。
比如说对df1进行描述性统计。
df1.describe()
如果有的列是非数值型的，那么就不会进行统计。
如果想对行进行描述性统计，请参看4.1（转置后进行describe呀！）
4.3 计算
使用sum默认对每列求和，sum(1)为对每行求和。比如
df3.sum()
可以发现就算元素是字符串，使用sum也会加起来。
df3.sum(1)
而一行中，有字符串有数值则只计算数值。
数乘运算使用apply，比如。
df2.apply(lambda x:x*2)
如果元素是字符串，则会把字符串再重复一遍。
乘方运算跟matlab类似，直接使用两个*，比如。
df2**2
乘方运算如果有元素是字符串的话，就会报错。
4.4 新增
扩充列可以直接像字典一样，列名对应一个list，但是注意list的长度要跟index的长度一致。
df2['E']=['999','999','999','999']df2
还可以使用insert，使用这个方法可以指定把列插入到第几列，其他的列顺延。
df2['E']=['999','999','999','999'] df2
4.5 合并
使用join可以将两个DataFrame合并，但只根据行列名合并，并且以作用的那个DataFrame的为基准。如下所示，新的df7是以df2的行号index为基准的。
df6=pd.DataFrame(['my','name','is','a'],index=list('ACDH'),columns=list('G'))
df6
df7=df2.join(df6)
df7
但是，join这个方法还有how这个参数可以设置，合并两个DataFrame的交集或并集。参数为'inner'表示交集，'outer'表示并集。
df6=pd.DataFrame(['my','name','is','a'],index=list('ACDH'),columns=list('G'))
df6
df7=df2.join(df6)
df7
如果要合并多个Dataframe，可以用list把几个Dataframe装起来，然后使用concat转化为一个新的Dataframe。
df6=pd.DataFrame(['my','name','is','a'],index=list('ACDH'),columns=list('G'))
df6
df7=df2.join(df6)
df7
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