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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章Python pandas DataFrame操作的实现代码由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
1. 从字典创建dataframe 。
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>>>
import
pandas as pd
>>> dict1
=
{
'col1'
:[
1
,
2
,
5
,
7
],
'col2'
:[
'a'
,
'b'
,
'c'
,
'd'
]}
>>> df
=
pd.dataframe(dict1)
>>> df
col1 col2
0
1
a
1
2
b
2
5
c
3
7
d
|
2. 从列表创建dataframe (先把列表转化为字典，再把字典转化为dataframe） 。
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>>> lista
=
[
1
,
2
,
5
,
7
]
>>> listb
=
[
'a'
,
'b'
,
'c'
,
'd'
]
>>> df
=
pd.dataframe({
'col1'
:lista,
'col2'
:listb})
>>> df
col1 col2
0
1
a
1
2
b
2
5
c
3
7
d
|
3. 从列表创建dataframe，指定data和columns 。
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|
>>> a
=
[
'001'
,
'zhangsan'
,
'm'
]
>>> b
=
[
'002'
,
'lisi'
,
'f'
]
>>> c
=
[
'003'
,
'wangwu'
,
'm'
]
>>> df
=
pandas.dataframe(data
=
[a,b,c],columns
=
[
'id'
,
'name'
,
'sex'
])
>>> df
id
name sex
0
001
zhangsan m
1
002
lisi f
2
003
wangwu m
|
4. 修改列名，从['id','name','sex']修改为['id','name','sex'] 。
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|
>>> df.columns
=
[
'id'
,
'name'
,
'sex'
]
>>> df
id
name sex
0
001
zhangsan m
1
002
lisi f
2
003
wangwu m
|
5. 调整dataframe列顺序、调整列编号从1开始 。
http://www.zzvips.com/article/177058.html 。
6. dataframe随机生成10行4列int型数据 。
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>>>
import
pandas
>>>
import
numpy
>>> df
=
pandas.dataframe(numpy.random.randint(
0
,
100
,size
=
(
10
,
4
)), columns
=
list
(
'abcd'
))
# 0,100指定随机数为0到100之间（包括0，不包括100），size = (10,4)指定数据为10行4列，column指定列名
>>> df
a b c d
0
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28
37
66
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21
27
43
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73
54
98
85
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4
99
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16
5
48
46
24
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6
59
52
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20
74
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8
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46
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9
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70
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7. 用时间序列做index名 。
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|
>>> df
# 原本index为自动生成的0~9
a b c d
0
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1
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59
25
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38
81
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8
>>>
import
pandas
>>> dates
=
pandas.date_range(
'20180121'
,periods
=
10
)
>>> dates
# 从20180121开始，共10天
datetimeindex([
'2018-01-21'
,
'2018-01-22'
,
'2018-01-23'
,
'2018-01-24'
,
'2018-01-25'
,
'2018-01-26'
,
'2018-01-27'
,
'2018-01-28'
,
'2018-01-29'
,
'2018-01-30'
],
dtype
=
'datetime64[ns]'
, freq
=
'd'
)
>>> df.index
=
dates
# 将dates赋值给index
>>> df
a b c d
2018
-
01
-
21
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8. dataframe 实现类sql操作 。
pandas官方文档 comparison with sql 。
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/comparison_with_sql.html 。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://www.cnblogs.com/huahuayu/p/8227494.html 。
最后此篇关于Python pandas DataFrame操作的实现代码的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Python pandas DataFrame操作的实现代码的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！