1. DataFrame数据结构,含有行索引和列索引(一个表格类型的数据结构)
2. 生成,DataFrame([data, index, columns, dtype, copy])
3. 如何转换成DataFrame?使用pd.DataFrame()函数
# 字典定义
data = {
"Person":["Alan","Berta","Charlie","Danielle"], #姓名
"House":["A","B","A","C"], #房间名
"Age":[32,46,35,28], #年龄
"Books":[100,30,20,40], #看书数量
"Movies":[10,20,80,60] #看电影数量
}
# 字典转化为pandas DataFrame:
df = pd.DataFrame(data)
# 打印df
df
4. 返回数据类型:df.dtypes
5. 读取数据
6.返回绝对值 abs
7.读写文件
##读取csv
df=pd.read_csv('~/input.csv',index_col=None)
###写入csv
pdf_res.to_csv('~/output.csv',index=None)
###读取excel
df=pd.read_excel('~/input.xlsx',sheet_name='sheet',index_col=None)
###存入excel
pd.to_excel('~/output.xlsx',sheet_name='sheet',index=None)
8. 宽转长方法 df.melt()(melt有很多参数设置,可以转换成更多的数据维度)
df.melt()
这些只是对DataFrame简单认识,更多使用场景参考文档