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Pandas基础(3)-生成Dataframe的几种方式总结

本文总结了使用不同方式生成Dataframe的方法,包括通过CSV文件、Excel文件、pythondictionary、Listoftuples和Listofdictionary。同时介绍了一些注意事项,如使用绝对路径引入文件和安装xlrd包来读取Excel文件。

这一节想总结一下 生成 Dataframe 的几种方式:

  1. CSV
  2. Excel
  3. python dictionary
  4. List of tuples
  5. List of dictionary

下面分别一一介绍具体的实现方式:

  • 通过 csv 文件
    这里补充一个知识点, 就是如果要读取的文件不在 jupyter 所在的文件夹, 则可以通过绝对路径的方式引入.
df = pd.read_csv("/Users/rachel/Downloads/weather.csv") 
  • 通过 Excel 文件
    这里的第二个参数是必填项, 因为要指明具体读取 excel 表中的哪个 sheet.
df = pd.read_excel("/Users/rachel/Downloads/weather.xlsx", "weather") 

还有一个小坑, 就是在初次运行的时候有可能会提示错误, 根据错误提示, 大概可以了解到, 要读取 excel 文件, 还需要一个 xlrd 的包, 在终端运行下面命令就好了

pip3 install xlrd
  • 通过 python dictionary (为了方便大家日后可以更好地理解英文文档, 这里的一些专业名词, 我就都不翻译了)
weather_data = { 'day': ['1/1/2017','1/2/2017','1/3/2017'], 'temperature': [32,35,28], 'windspeed': [6,7,2], 'event': ['Rain', 'Sunny', 'Snow'] } df = pd.DataFrame(weather_data) 
  • 通过 List of tuples
weather_data = [ ('1/1/2017',32,6,'Rain'), ('1/2/2017',35,7,'Sunny'), ('1/3/2017',28,2,'Snow') ] df = pd.DataFrame(data=weather_data, columns=['day','temperature','windspeed','event']) 

上面例子中, weather_data 的数据结构是一个 list(特点是中括号), list 中的每一个元素就是一个 tuple, 由于原数据没有指明列名, 所以在创建 dataframe 的时候, 需要指明列名.

  • 通过 List of dictionary, 从名字就可以读出来下面的数据结构是一个 list, list 中的每个元素又是一个 dictionary.
weather_data = [ {'day': '1/1/2017', 'temperature': 32, 'windspeed': 6, 'event': 'Rain'}, {'day': '1/2/2017', 'temperature': 35, 'windspeed': 7, 'event': 'Sunny'}, {'day': '1/3/2017', 'temperature': 28, 'windspeed': 2, 'event': 'Snow'}, ] df = pd.DataFrame(data=weather_data, columns=['day','temperature','windspeed','event']) 

上面简要介绍了 5 中生成 dataframe 的方式, 其实 Pandas 还支持很多种文件格式的输入输出, 具体可以参考下官方文档 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.22/io.html

有任何问题或意见, 欢迎留言交流哦~~~


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桑倪娜
这个家伙很懒,什么也没留下!
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