DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值，字符串，布尔型）。DateFrame既有行索引也有列索引，可以被看作为由Series组成的字典。
构建DataFrame：
1.1、直接传入一个由等长列表或numpy数组组成的字典
‘‘‘
Created on 2016-8-10
@author: xuzhengzhu
‘‘‘
from pandas import *
data={‘state‘:[‘ohio‘,‘ohio‘,‘ohio‘,‘nevada‘,‘nevada‘],‘year‘:[2000,2001,2002,2001,2002],‘pop‘:[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]}
frame=DataFrame(data)
print frame
print"--------------------------"#可指定序列，DataFrame的列会按照指定的顺序进行排列
frame1=DataFrame(data,columns=[‘year‘,‘state‘,‘pop‘])
print frame1
print"--------------------------"#如果传入的数据找不到，就会NA值
frame2=DataFrame(data,columns=[‘year‘,‘state‘,‘pop‘,‘debt‘],index=[‘one‘,‘two‘,‘three‘,‘four‘,‘five‘])
print frame2
print"--------------------------"
1.2 对属性进行操作
‘‘‘
Created on 2016-8-10
@author: xuzhengzhu
‘‘‘
from pandas import *
data={‘state‘:[‘ohio‘,‘ohio‘,‘ohio‘,‘nevada‘,‘nevada‘],‘year‘:[2000,2001,2002,2001,2002],‘pop‘:[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]}
frame2=DataFrame(data,columns=[‘year‘,‘state‘,‘pop‘,‘debt‘],index=[‘one‘,‘two‘,‘three‘,‘four‘,‘five‘])
print frame2
print"--------------------------"print frame2.year
print"--------------------------"print frame2[‘year‘]
print"--------------------------"print frame2.ix[‘two‘]
print"--------------------------"
#通过类似字典标记的方式或属性的方式，可，以将DataFrame的列获取为一个Series，返回的Series与原来有相同的索引，且name属性已指定
#行也可以通过位置或名称的方式进行获取比如索引字段ix
1.3 对DataFrame列进行操作
‘‘‘
Created on 2016-8-10
@author: xuzhengzhu
‘‘‘
from pandas import *
data={‘state‘:[‘ohio‘,‘ohio‘,‘ohio‘,‘nevada‘,‘nevada‘],‘year‘:[2000,2001,2002,2001,2002],‘pop‘:[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]}
frame2=DataFrame(data,columns=[‘year‘,‘state‘,‘pop‘,‘debt‘],index=[‘one‘,‘two‘,‘three‘,‘four‘,‘five‘])
print frame2
print"--------------------------"#列可以通过赋值的方式进行修改
frame2[‘debt‘]=16.5
print frame2
#为不存在的列赋值会创建出一个新列print"--------------------------"
frame2[‘eastern‘]=frame2.state==‘ohio‘print frame2
print"--------------------------"#关键词del用于删除列 del frame2[‘eastern‘]
print frame2
原文：http://www.cnblogs.com/HondaHsu/p/5757584.html
【说明】：本文章由站长整理发布，文章内容不代表本站观点，如文中有侵权行为，请与本站客服联系(QQ:254677821)！