Python第三方库pandas-DataFrame（十一）

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昨天我们学习了pandas中的Series结构，今天来学习Dataframe。DataFrame是一个表格型的数据，就像我们熟悉的EXCEL一样。DataFrame很火，很多库都是用它来写的！

首先我们先创建一个DataFrame,DataFrame()函数的参数index的值就是相当于行索引；columns的值相当于列索引，它们默认都是从0开始分配的。

import pandas as pd

data = {'sex':['boy','gril'],
        'name':['fizz','kathy'],
        'age':[27,25]}
df = pd.DataFrame(data,index=[1,2],
                columns = ['name','sex','age'])
print(df)

运行结果如下：

这里我们介绍一下ndarray类型，也就是numpy的N维数组对象，通常我们在使用中，Pandas和numpy是同时使用的，将dataFrame 转化为ndarray类型的好处是我们可以直接进行切片使用。

那么如何将DataFrame转化为ndarry呢？其实也很简单，这里我们用到的是values方法。

import pandas as pd

data = {'sex':['boy','gril'],
        'name':['fizz','kathy'],
        'age':[27,25]}
df = pd.DataFrame(data,index=[1,2],
                columns = ['name','sex','age'])
print(df.values)
print(type(df.values))

我们可以对比一下dataframe跟ndarry的区别。

在数据量很大时，我们往往要看整个表格的数据，pandas也给了我们简便的方法，info：

df.info()

运行结果如下，我们可以看到行的数据类型等等的信息，有没有空值这样的：

还有一个很常用的就是显示前几行的数据，这个代码也很简单就是df.head()

一般默认是显示前五行，如果要该显示的行数，在后面加要显示的行数数字就行。而要显示最后五行，则是用df.tail(),也是默认最后五行~~

还有一个最常用的功能就是describe()，我们来看看她的效果！

它显示的是数据的数量、缺失值、最小最大数、平均值等统计类信息，在数据分析中很有用！