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Python Pandas（3）：DataFrame

news 2026/2/8 20:43:44

1 介绍

DataFrame 是 Pandas 中的另一个核心数据结构，类似于一个二维的表格或数据库中的数据表。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、布尔型值）。DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引），提供了各种功能来进行数据访问、筛选、分割、合并、重塑、聚合以及转换等操作。DataFrame 是一个非常灵活且强大的数据结构，广泛用于数据分析、清洗、转换、可视化等任务。

1.1 DataFrame 特点

二维结构： DataFrame 是一个二维表格，可以被看作是一个 Excel 电子表格或 SQL 表，具有行和列。可以将其视为多个 Series 对象组成的字典。
列的数据类型： 不同的列可以包含不同的数据类型，例如整数、浮点数、字符串或 Python 对象等。
索引：DataFrame 可以拥有行索引和列索引，类似于 Excel 中的行号和列标。
大小可变：可以添加和删除列，类似于 Python 中的字典。
自动对齐：在进行算术运算或数据对齐操作时，DataFrame 会自动对齐索引。
处理缺失数据：DataFrame 可以包含缺失数据，Pandas 使用 NaN（Not a Number）来表示。
数据操作：支持数据切片、索引、子集分割等操作。
时间序列支持：DataFrame 对时间序列数据有特别的支持，可以轻松地进行时间数据的切片、索引和操作。
丰富的数据访问功能：通过 .loc、.iloc 和 .query() 方法，可以灵活地访问和筛选数据。
灵活的数据处理功能：包括数据合并、重塑、透视、分组和聚合等。
数据可视化：虽然 DataFrame 本身不是可视化工具，但它可以与 Matplotlib 或 Seaborn 等可视化库结合使用，进行数据可视化。
高效的数据输入输出：可以方便地读取和写入数据，支持多种格式，如 CSV、Excel、SQL 数据库和 HDF5 格式。
描述性统计：提供了一系列方法来计算描述性统计数据，如 .describe()、.mean()、.sum() 等。
灵活的数据对齐和集成：可以轻松地与其他 DataFrame 或 Series 对象进行合并、连接或更新操作。
转换功能：可以对数据集中的值进行转换，例如使用 .apply() 方法应用自定义函数。
滚动窗口和时间序列分析：支持对数据集进行滚动窗口统计和时间序列分析。

1.2 创建DataFrame

DataFrame 构造方法如下：

pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False)

data：DataFrame 的数据部分，可以是字典、二维数组、Series、DataFrame 或其他可转换为 DataFrame 的对象。如果不提供此参数，则创建一个空的 DataFrame。
index：DataFrame 的行索引，用于标识每行数据。可以是列表、数组、索引对象等。如果不提供此参数，则创建一个默认的整数索引。
columns：DataFrame 的列索引，用于标识每列数据。可以是列表、数组、索引对象等。如果不提供此参数，则创建一个默认的整数索引。
dtype：指定 DataFrame 的数据类型。可以是 NumPy 的数据类型，例如 np.int64、np.float64 等。如果不提供此参数，则根据数据自动推断数据类型。
copy：是否复制数据。默认为 False，表示不复制数据。如果设置为 True，则复制输入的数据。

1.2.1 使用列表创建

import pandas as pddata = [['Google', 10], ['Bing', 12], ['Wiki', 13]]# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['Site', 'Age'])# 使用astype方法设置每列的数据类型
df['Site'] = df['Site'].astype(str)
df['Age'] = df['Age'].astype(float)print(df)

1.2.2 使用字典创建

import pandas as pddata = {'Site': ['Google', 'Bing', 'Wiki'], 'Age': [10, 12, 13]}df = pd.DataFrame(data)print(df)

1.2.3 使用ndarrays 创建

import numpy as np
import pandas as pd# 创建一个包含网站和年龄的二维ndarray
ndarray_data = np.array([['Google', 10],['Bing', 12],['Wiki', 13]
])# 使用DataFrame构造函数创建数据帧
df = pd.DataFrame(ndarray_data, columns=['Site', 'Age'])# 打印数据帧
print(df)

1.2.4 使用字典（key/value）

import pandas as pddata = [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]df = pd.DataFrame(data)print(df)

没有对应的部分数据为 NaN。

1.2.5 从 Series 创建 DataFrame

import pandas as pd# 从 Series 创建 DataFrame
s1 = pd.Series(['Alice', 'Bob', 'Charlie'])
s2 = pd.Series([25, 30, 35])
s3 = pd.Series(['New York', 'Los Angeles', 'Chicago'])
df = pd.DataFrame({'Name': s1, 'Age': s2, 'City': s3})
print(df)

1.3 loc属性

Pandas 可以使用 loc 属性返回指定行的数据，如果没有设置索引，第一行索引为 0，第二行索引为 1，以此类推：

import pandas as pddata = {"calories": [420, 380, 390],"duration": [50, 40, 45]
}# 数据载入到 DataFrame 对象
df = pd.DataFrame(data)# 返回第一行
print(df.loc[0])
# 返回第二行
print(df.loc[1])

返回结果其实就是一个 Pandas Series 数据。也可以返回多行数据，使用 [[ ... ]] 格式，... 为各行的索引，以逗号隔开：

import pandas as pddata = {"calories": [420, 380, 390],"duration": [50, 40, 45]
}# 数据载入到 DataFrame 对象
df = pd.DataFrame(data)# 返回第一行和第二行
print(df.loc[[0, 1]])

返回结果其实就是一个 Pandas DataFrame 数据。我们可以指定索引值，如下实例：

import pandas as pddata = {"calories": [420, 380, 390],"duration": [50, 40, 45]
}df = pd.DataFrame(data, index=["day1", "day2", "day3"])print(df)

Pandas 可以使用 loc 属性返回指定索引对应到某一行：

import pandas as pddata = {"calories": [420, 380, 390],"duration": [50, 40, 45]
}df = pd.DataFrame(data, index=["day1", "day2", "day3"])# 指定索引
print(df.loc["day2"])

2 DataFrame 方法

方法名称	功能描述
`head(n)`	返回 DataFrame 的前 n 行数据（默认前 5 行）
`tail(n)`	返回 DataFrame 的后 n 行数据（默认后 5 行）
`info()`	显示 DataFrame 的简要信息，包括列名、数据类型、非空值数量等
`describe()`	返回 DataFrame 数值列的统计信息，如均值、标准差、最小值等
`shape`	返回 DataFrame 的行数和列数（行数, 列数）
`columns`	返回 DataFrame 的所有列名
`index`	返回 DataFrame 的行索引
`dtypes`	返回每一列的数值数据类型
`sort_values(by)`	按照指定列排序
`sort_index()`	按行索引排序
`dropna()`	删除含有缺失值（NaN）的行或列
`fillna(value)`	用指定的值填充缺失值
`isnull()`	判断缺失值，返回一个布尔值 DataFrame
`notnull()`	判断非缺失值，返回一个布尔值 DataFrame
`loc[]`	按标签索引选择数据
`iloc[]`	按位置索引选择数据
`at[]`	访问 DataFrame 中单个元素（比 `loc[]` 更高效）
`iat[]`	访问 DataFrame 中单个元素（比 `iloc[]` 更高效）
`apply(func)`	对 DataFrame 或 Series 应用一个函数
`applymap(func)`	对 DataFrame 的每个元素应用函数（仅对 DataFrame）
`groupby(by)`	分组操作，用于按某一列分组进行汇总统计
`pivot_table()`	创建透视表
`merge()`	合并多个 DataFrame（类似 SQL 的 JOIN 操作）
`concat()`	按行或按列连接多个 DataFrame
`to_csv()`	将 DataFrame 导出为 CSV 文件
`to_excel()`	将 DataFrame 导出为 Excel 文件
`to_json()`	将 DataFrame 导出为 JSON 格式
`to_sql()`	将 DataFrame 导出为 SQL 数据库
`query()`	使用 SQL 风格的语法查询 DataFrame
`duplicated()`	返回布尔值 DataFrame，指示每行是否是重复的
`drop_duplicates()`	删除重复的行
`set_index()`	设置 DataFrame 的索引
`reset_index()`	重置 DataFrame 的索引
`transpose()`	转置 DataFrame（行列交换）

import pandas as pd# 创建 DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],'Age': [25, 30, 35, 40],'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston']
}
df = pd.DataFrame(data)# 查看前两行数据
print('--------查看前两行数据--------')
print(df.head(2))# 查看 DataFrame 的基本信息
print('--------查看 DataFrame 的基本信息--------')
print(df.info())# 获取描述统计信息
print('--------获取描述统计信息--------')
print(df.describe())# 按年龄排序
print('--------按年龄排序--------')
df_sorted = df.sort_values(by='Age', ascending=False)
print(df_sorted)# 选择指定列
print('--------选择指定列--------')
print(df[['Name', 'Age']])# 按索引选择行
print('--------按索引选择行--------')
print(df.iloc[1:3])  # 选择第二到第三行（按位置）# 按标签选择行
print('--------按标签选择行--------')
print(df.loc[1:2])  # 选择第二到第三行（按标签）# 计算分组统计（按城市分组，计算平均年龄）
print('--计算分组统计（按城市分组，计算平均年龄）--')
print(df.groupby('City')['Age'].mean())# 处理缺失值（填充缺失值）
df['Age'] = df['Age'].fillna(30)# 导出为 CSV 文件
df.to_csv('output.csv', index=False)